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KCNN4與S100A14對滿意腫瘤細(xì)胞滅術(shù)后的漿液性卵巢癌患者復(fù)發(fā)的預(yù)測價值

發(fā)布時間:2020-05-28 22:47
【摘要】:目的:大約50-75%的漿液性卵巢癌患者在一線治療方案完成后的18月內(nèi)會復(fù)發(fā),但是傳統(tǒng)的臨床指標(biāo)很難準(zhǔn)確地預(yù)測患者復(fù)發(fā)的可能性。本研究旨在篩選與滿意腫瘤細(xì)胞減滅術(shù)后的漿液性卵巢癌患者復(fù)發(fā)相關(guān)的基因,并評估這些基因作為漿液性卵巢癌復(fù)發(fā)預(yù)測指標(biāo)的預(yù)測能力。方法:從“curated Ovarian Data”包中篩選、下載符合納入標(biāo)準(zhǔn)的漿液性卵巢癌患者的芯片以及RNA測序數(shù)據(jù)集。利用信噪比挑選各個入選數(shù)據(jù)集中,復(fù)發(fā)患者與非復(fù)發(fā)患者之間表達(dá)差異的基因。選擇每個數(shù)據(jù)集中,高信噪比的前2000個基因,最終獲得2個共同基因,即KCNN4和S100A14。利用Fisher's精確檢驗、log rank檢驗等,檢測KCNN4和S100A14 m RNA表達(dá)水平與滿意腫瘤細(xì)胞減滅術(shù)后漿液性卵巢癌患者復(fù)發(fā)可能性的相關(guān)性。利用4種機器學(xué)習(xí)算法,構(gòu)建復(fù)發(fā)預(yù)測模型。基于STRING數(shù)據(jù)庫構(gòu)建KCNN4與S100A14交互作用網(wǎng)路,并提取兩基因間最短的連接路徑,利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò),基于爬山算法推測該路徑中基因間可能的調(diào)控方向。通過超幾何測試,對KCNN4與S100A14交互作用網(wǎng)絡(luò)進行GO、KEGG和REACTOME富集分析。利用免疫組化技術(shù),在127例行滿意腫瘤細(xì)胞減滅術(shù)的漿液性卵巢癌患者的癌組織中,檢測KCNN4與S100A14的蛋白表達(dá)情況。log rank檢驗、單因素與多因素COX分析驗證KCNN4與S100A14蛋白表達(dá)水平對滿意腫瘤細(xì)胞減滅術(shù)后漿液性卵巢癌患者復(fù)發(fā)的預(yù)測能力。結(jié)果:經(jīng)篩選,本研究納入來自5個不同平臺共838例樣本的7個數(shù)據(jù)集,分別是:TCGA中卵巢癌的芯片數(shù)據(jù)集(TCGA)、TCGA中卵巢癌的RNA測序數(shù)據(jù)集(TCGA RNASeq)、GSE17260、GSE26193、GSE30161、GSE49997和GSE9891?傮w來說,在7個數(shù)據(jù)集中,KCNN4或S100A14 m RNA高表達(dá)與滿意腫瘤細(xì)胞減滅術(shù)后漿液性卵巢癌患者復(fù)發(fā)率增高顯著相關(guān)。KCNN4與S100A14的m RNA表達(dá)值正相關(guān)。除個別情況外之外,KCNN4和S100A14 m RNA的表達(dá)水平與臨床病理特征無顯著相關(guān)性。KCNN4的m RNA表達(dá)值與其拷貝數(shù)變化顯著正相關(guān)(p=1.918e-05),而與其甲基化水平顯著負(fù)相關(guān)(p=0.0179);S100A14的m RNA表達(dá)值與其甲基化水平顯著負(fù)相關(guān)(p=2.787e-13)。以TCGA作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,利用線性核支持向量機,基于KCNN4與S100A14的m RNA表達(dá)值,構(gòu)建的滿意腫瘤細(xì)胞減滅術(shù)后漿液性卵巢癌患者的復(fù)發(fā)預(yù)測模型,在其余6個數(shù)據(jù)集中驗證,展現(xiàn)了最優(yōu)的預(yù)測能力。KCNN4與S100A14為中心的作用網(wǎng)絡(luò)主要參與鉀離子轉(zhuǎn)運。KCNN4與S100A14二者之間最短的調(diào)控路徑被提取,即:KCNN4-UBA52-KLF4-S100A14。本院的樣本中驗證發(fā)現(xiàn),KCNN4與S100A14蛋白表達(dá)水平,是滿意腫瘤細(xì)胞減滅術(shù)后漿液性卵巢癌患者復(fù)發(fā)的獨立預(yù)測因子。結(jié)論:無論是蛋白或m RNA水平,KCNN4和S100A14表達(dá)增高與滿意腫瘤細(xì)胞減滅術(shù)后的漿液性卵巢癌患者的復(fù)發(fā)可能性增高顯著相關(guān)。這項發(fā)現(xiàn)或有助于漿液性卵巢癌的個性化治療。
【圖文】:

漿液性,卵巢癌,線性回歸分析,患者


圖 4:7 個公共數(shù)據(jù)集中,滿意腫瘤細(xì)胞減滅術(shù)后漿液性卵巢癌患者的 KCNN4 mRNA表達(dá)值與 S100A14 mRNA 表達(dá)值之間的線性回歸分析。在每個數(shù)據(jù)集中,紅色小圈代表滿意腫瘤細(xì)胞減滅術(shù)后發(fā)生復(fù)發(fā)的漿液性卵巢癌患者;藍(lán)色小圈代表滿意腫瘤細(xì)胞減滅術(shù)后未發(fā)生復(fù)發(fā)的漿液性卵巢癌患者;黑色線代表回歸線。本部分統(tǒng)計分析采用 Spearman 線性相關(guān)檢驗。8. TCGA 中,KCNN4 和 S100A14 的基因拷貝數(shù)變異與 mRNA 表達(dá)值的相關(guān)性。為了進一步探究在行滿意腫瘤細(xì)胞減滅術(shù)的漿液性卵巢癌患者中,與KCNN4或S100A14 mRNA表達(dá)相關(guān)的調(diào)控機制,我們通過R軟件包“cgdsr”從cBioportal[35],下載了本研究納入的TCGA數(shù)據(jù)集中,行滿意腫瘤細(xì)胞減滅術(shù)的漿液性卵巢癌患者的KCNN4與S100A14相應(yīng)的基因拷貝數(shù)變異數(shù)據(jù),并且我們剔除了在cBioportal中,KCNN4與S100A14沒有基因拷貝數(shù)變異數(shù)據(jù)的患者,這些患者不進行此部分的研究?截悢(shù)變異程度用GISTIC2.0的方法計算,如圖5A,,我們發(fā)現(xiàn),TCGA中,漿液性卵巢癌患者的KCNN4的基因拷貝數(shù)變異被分為5種狀態(tài),分別為純合性缺失、雜合性缺

拷貝數(shù),雜合性缺失,漿液性,患者


的漿液性卵巢癌患者的KCNN4 mRNA的表達(dá)值,顯著高于KCNN4雜合性缺失的患者(p=0.00003);KCNN4拷貝數(shù)低程度擴增患者的KCNN4 mRNA的表達(dá)值,顯著高于KCNN4雜合性缺失的患者(p=0.0024)。然而,圖5B顯示,我們發(fā)現(xiàn),TCGA中,漿液性卵巢癌患者的S100A14基因拷貝數(shù)變異被分為4種狀態(tài),分別為雜合性缺失、 正常、拷貝數(shù)低程度擴增、拷貝數(shù)高程度擴增。對于S100A14來說,整體上,S100A14mRNA的表達(dá)值與其拷貝數(shù)變異狀態(tài)無顯著相關(guān)性(p=0.4349)。綜上,總的來說,在TCGA的滿意腫瘤細(xì)胞減滅術(shù)后的漿液性卵巢癌患者中,我們認(rèn)為,KCNN4基因拷貝數(shù)變異也許是調(diào)控其mRNA表達(dá)水平的機制之一,而S100A14基因拷貝數(shù)變異也許并不是調(diào)控其mRNA表達(dá)值的機制之一。圖 5圖 5:A. KCNN4 mRNA 表達(dá)值與其拷貝數(shù)變異狀態(tài)的關(guān)系。B. S100A14 mRNA 表達(dá)值與其拷貝數(shù)變異狀態(tài)的關(guān)系。對于拷貝數(shù)變異狀態(tài)來說:-2 代表純合性缺失
【學(xué)位授予單位】:華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號】:R737.31

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前3條

1 許成山;陳洪巖;陸承榮;劉芝華;;S100鈣離子結(jié)合蛋白A14在乳腺癌中的表達(dá)及調(diào)控機制[J];中華腫瘤雜志;2016年04期

2 王欣;王翔宇;崔竹梅;;S100A14與MMP-2在卵巢高分化黏液性癌中的表達(dá)及相關(guān)性研究[J];現(xiàn)代婦產(chǎn)科進展;2015年08期

3 郝莉;崔竹梅;王翔宇;王欣;楊晶;;高級別卵巢漿液性腺癌中S100A14和p53蛋白的表達(dá)及意義[J];現(xiàn)代婦產(chǎn)科進展;2015年07期

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1 李生;KLF4在腫瘤發(fā)生發(fā)展中的調(diào)控機制及功能研究[D];北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院;2014年

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3 陳洪巖;S100A14在食管鱗癌中的遺傳變異及其功能研究[D];中國協(xié)和醫(yī)科大學(xué);2009年

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1 劉易隴;S100A14-siRNA對乳腺癌紫杉醇耐藥細(xì)胞株MCF-7 TaxR凋亡和耐藥的影響[D];西南醫(yī)科大學(xué);2017年

2 姬峻芳;S100基因家族在人食管鱗癌中的差異表達(dá)及S100A14基因的進一步分析[D];鄭州大學(xué);2003年



本文編號:2685943

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