Name: Desarrollo de un compendio para el carcinoma de células escamosas de esófago (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2024-04-12T12:50:00.000+00:00
Duration: 3 min 36 s
Description: Descubre el análisis de expresión génica diferencial en carcinoma de células escamosas de esófago utilizando GEO 2R y herramientas bioinformáticas. Este método permite identificar moléculas reguladas diferencialmente para comprender la biología del cáncer.

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<meta charset="utf8"></head><body>Línea de análisis de datos de microarrays en la investigación del cáncer de esófago

<table><tbody><tr><td>NCBI-PUBMED</td><td>NCBI</td><td></td> https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed <td>Refiriéndose a la sección 1. requerido para buscar en la literatura</td></tr><tr><td>Una computadora portátil / macbook o computadora personal con acceso a Internet y un navegador web.</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>g:Profiler</td><td>ELIXIR</td><td>infrastructure https://biit.cs.ut.ee/gprofiler/gost</td><td>Se refiere a la sección 4.10. requerido para el enriquecimiento de GO:MF, GO:BP y GO:CC</td></tr><tr><td>Expresión génica ómnibus</td><td>NCBI</td><td>https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/</td> <td>Se refiere a la sección 3.1. requerido para buscar en la base de datos de estudio de microarrays</td></tr><tr><td>GEO2R</td><td>NCBI</td><td>https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/geo2r/</td> <td>Refiriéndose a la sección 3.2. requerido para analizar los datos utilizando la herramienta GEO2R</td></tr><tr><td>Google</td><td>Google https://www.google.com</td><td></td><td>Refiriéndose a la sección 1.1. requerido para buscar en la literatura</td></tr><tr><td>HGNC HGNC</td><td>es un comité de la Organización del Genoma Humano (HUGO)</td><td>https://www.genenames.org</td><td>Refiriéndose a la sección 6.1 requerido para conocer el símbolo genético oficial de los DEG&nbsp;</td></tr><tr><td></td><td>Instituto de Bioinformática HPRD, Bangluru</td><td> http://hprd.org</td><td>Referencia a la sección 5.1 requerida para obtener información sobre la arquitectura de las proteínas&nbsp;</td></tr><tr><td>OMIM</td><td>&nbsp; Universidad Johns Hopkins, Baltimore</td><td>http://www.omim.org/entry</td><td>Refiriéndose a la sección 8.1 requerido para conocer el ID OMIM de un gen en particular / DEG</td></tr><tr><td>Pangloss Program</td><td>Desarrollado por Chris Seidel</td><td>http://www.pangloss.com/seidel/Protocols/venn.cgi</td><td>Refiriéndose a la sección 4.9. requerido para generar el diagrama de Venn</td></tr><tr><td>PANTHER</td><td>Laboratorio Thomas de la Universidad del Sur de California</td><td>http://www.pantherdb.org/geneListAnalysis.do</td><td>Referencia a la sección 4.10. requerido para el enriquecimiento de GO:MF, GO:BP y GO:CC</td></tr><tr><td>ShinyGO&nbsp;</td><td>Universidad Estatal de Dakota del Sur</td><td>http://bioinformatics.sdstate.edu/go</td><td>Refiriéndose a la sección 4.10. requerida para la asignación de DEG en los cromosomas</td></tr></tbody></table>

desarrollo de un compendio para el carcinoma de células escamosas de esófago

Development of Compendium for Esophageal Squamous Cell Carcinoma

A modo de ejemplo, se utilizó el GSE161533 de acceso GEO para estudiar genes explorados diferencialmente en ESCC. Los resultados representativos del análisis se han mostrado en la Figura 3. GEO2R genera un diagrama de volcanes que es útil para identificar eventos que difieren significativamente entre dos grupos de sujetos experimentales. El gráfico del volcán presenta la distribución general de genes con una significación transformada de -log 10 (valor p) en el eje y, y cambios de pliegue (con un cambio de pliegue transformado log2 ) en el eje x (Figura 3A), y es útil para visualizar los genes que se expresan diferencialmente. Los genes resaltados se expresan significativamente de manera diferencial en un valor de corte p ajustado predeterminado de 0,05 (azul = regulado a la baja, rojo = regulado al alza).
Un gráfico de diferencia de medias (MD) muestra un cambio logarítmico de2 veces frente a valores promedio de expresión de log2 y es útil para visualizar los genes que se expresan diferencialmente. En el diagrama MD, los genes en los que el pliegue transformado log2 cambia en el eje y y registra la expresión del valor promedio en el eje x (Figura 3B). Los genes resaltados se expresan significativamente diferencialmente en un valor de corte de p ajustado predeterminado de 0,05 (azul = regulado a la baja, rojo = regulado al alza). Las parcelas de volcanes encuentran los mismos problemas que las parcelas MA en términos de mostrar información de solo dos tratamientos a la vez21.
Además, se utilizó la Aproximación y Proyección Uniforme de Colectores (UMAP)22 para evaluar la relación entre las muestras ESCC y normales (Figura 3C). Aunque la mayoría de las muestras estaban en las categorías respectivas, se encontraron dos muestras de ESCC en las muestras normales.
GEO2R presentó un gráfico de densidad de expresión interactivo en 2D (Figura 3D), que demostró de manera efectiva la densidad de expresión en el conjunto de datos. Esta gráfica es útil para determinar si la normalización es necesaria para los DEG. En este gráfico, el eje Y denota densidad, mientras que el eje X denota intensidad tanto para ESCC (color verde) como para normal (color violeta).
La distribución de los valores en diferentes muestras, incluidas ESCC y normales, se ha mostrado en el diagrama de caja. Estas distribuciones dan una pista sobre si las muestras son realmente adecuadas para el análisis de expresión diferencial. Los valores centrados en la mediana indican claramente que los datos están normalizados y son comparables entre sí (Figura 3E).
Los genes identificados se filtran en función de p &lt; 0,05 y criterios de cambio de pliegue. Los genes inalterados (con cambio de plegamiento entre &lt;2,0 y &gt;0,50) se eliminaron del análisis. Además, cuando se compara con un estudio publicado anteriormente, los genes comunes encontrados son solo 514, pero el número único de genes obtenidos es 1193. Es importante tener en cuenta que la identificación de genes únicos mediante GEO2R puede ayudar no solo a disminuir la redundancia, sino también a enriquecer el compendio.
En la Tabla 1 se ha mencionado una lista parcial de DEGs, mientras que en el Archivo Suplementario 1 se proporciona una lista completa de DEGs. Algunos de los genes regulados al alza pertenecen a la matriz extracelular, como MMP1 8,23,24, MMP1223,25, SPP1 8,26, POSTN9 y VCAN 8,27. Entre otros genes que se enumeran en la Tabla 1 se incluyen CMPK2, A,URKA28,29, CHEK127 y CDK130 están regulados al alza y EMP127, PTK631,32, GPX327, DPT33, FHL1 34,35 y CRNN 8,36 están regulados a la baja en ESCC en comparación con los epitelios normales. La POSTN (periostina) se ha regulado al alza en la ESCC y también se ha descrito en el caso del adenocarcinoma de esófago. Un estudio previo sobre ESCC informó que la expresión de la proteína POSTN no solo se observó en la región estromal, sino también en las células tumorales, lo que sugiere que existe una interacción entre el tumor y el microambiente9. La periostina es una proteína secretada principalmente por las células mesenquimales y desempeña un papel crucial en la regulación, adhesión y diferenciación de los osteoblastos, así como en la reparación de heridas. Además, la periostina se ha implicado en la progresión tumoral y la metástasis en varios tipos de cáncer, incluido el ESCC. Los estudios han demostrado que la periostina participa en la transición epitelial a mesenquimal (EMT) en cánceres y angiogénesis tumoral, promoviendo la migración celular, la motilidad, la adhesión y el crecimiento celular metastásico de los tumores. En el esófago de Barrett, una condición precancerosa del esófago, hay una regulación positiva significativa de POSTN, el gen que codifica para el periostina, en comparación con el tejido esofágico normal37. En la esofagitis eosinofílica, una enfermedad inflamatoria del esófago, tanto el ARNm de la periostina como los niveles de expresión de proteínas están regulados al alza en comparación con el epitelio esofágico normal. De manera similar, en ESCC, se encontró que POSTN está 11 veces regulado al alza en el análisis de expresión génica9. Estos hallazgos sugieren que POSTN puede servir como un biomarcador potencial para ESCC y otros cánceres. Además, el aumento de los niveles séricos de POSTN se ha reportado en pacientes con cáncer de mama diagonalizadas con metástasis óseas, lo que refleja que POSTN también podría investigarse más a fondo como un posible biomarcador metastásico en los sueros de pacientes con ESCC. En general, las POSTN parecen desempeñar funciones importantes en la progresión tumoral y pueden tener posibles implicaciones clínicas para el diagnóstico, el pronóstico y el tratamiento del cáncer.
La distribución cromosómica de los DEG en los cromosomas individuales muestra que el número máximo de genes procedía de los cromosomas 1-6 y X (Figura 4). El análisis de vías basado en ShinyGO mostró que una serie de vías cruciales aparecen cuando se analizan los DEP. Algunos de estos fueron la vía de señalización de IL-17, la digestión y absorción de proteínas, la interacción entre el receptor ECM, la vía de señalización del TNF, la vía de señalización del receptor tipo Toll, la vía de señalización de quimiocinas, la interacción del receptor de citocinas-citocinas, la enfermedad hepática del alcohol, los microARN en el cáncer, la desregulación transcripcional en el cáncer, el ciclo celular y la vía de señalización del receptor similar a NONO en ESCC. Además, el enriquecimiento de los términos GO en los DEG se realizó mediante el análisis g: Profiler. Se enriquecieron diferentes términos de GO para la función molecular (GO: MF), los componentes celulares (GO: CC) y los procesos biológicos (GO: BP) (Figura 5). La lista de estos términos de GO se ha proporcionado en la Tabla 2.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65480/65480fig01.jpg"> 
Figura 1: Representación esquemática para el procesamiento de los estudios sobre carcinoma escamoso de esófago disponible en ómnibus de expresión génica utilizando el programa GEO2R. En el esquema se han mostrado diferentes pasos involucrados en la identificación de genes regulados diferencialmente (DEGs) o moléculas reguladas diferencialmente (DEMs) incluyendo criterios de selección para los DEGs basados en el cambio de pliegue &gt;2.0 veces y p &lt; 0.05 para los regulados al alza, y &lt;0.5 y el valor p &lt;0.05 para los regulados a la baja. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65480/65480fig01large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65480/65480fig02.jpg"> 
Figura 2: Representación esquemática para encontrar información adicional sobre genes regulados diferencialmente en el carcinoma de células escamosas de esófago disponible utilizando otros recursos disponibles públicamente. Además, la información sobre los DEG es crucial para decidir sobre los DEG que deben seleccionarse para su posterior validación y evaluación en el entorno clínico. En diferentes recursos en línea se puede obtener información como la extracción del alias, el símbolo oficial del gen, la ubicación del cromosoma/locus del gen, el OMIM, el dominio/motivo, la naturaleza secretora de la proteína y la disponibilidad de anticuerpos adecuados para la validación a niveles de proteína. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65480/65480fig02large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65480/65480fig03.jpg"> 
Figura 3: Distribución del estudio con GSE161533 de acceso GEO utilizando el programa GEO2R para la identificación de DEGs entre ESCC vs. normal. Se utilizó el programa GEO2R con parámetros predeterminados que dan lugar a (A) gráfico de volcán que representa la distribución de genes con significación transformada de -log 10 (valor p) en el eje y, y cambios de pliegue (con cambio de pliegue transformado logarítmicode 2 ) en el eje x, (B) gráfico MD que muestra un cambio de log2 veces frente a los valores de expresión promedio de log2 para visualizar genes expresados diferencialmente, (C) UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) muestra la segregación de muestras en función de sus tipos, (D) Complementos del gráfico de densidad de expresión, ya que verifica la normalización de los datos antes del análisis de expresión diferencial, (E) Diagrama de caja que muestra valores centrados en la mediana en las muestras para indicar que la normalización de los datos es comparable entre sí. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65480/65480fig03large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65480/65480fig04.jpg"> 
Figura 4: Distribución de DEGs en diferentes loci cromosómicos utilizando la herramienta de enriquecimiento ShinyGO. (A) Se identificaron genes únicos mediante la generación de un diagrama de Venn para comparar los estudios actuales con los publicados anteriormente . (B) La distribución de DEGs en los diferentes cromosomas del genoma. (C) Enriquecimiento de la vía para DEG utilizando el análisis de enriquecimiento basado en ShinyGO. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65480/65480fig04large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a>
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65480/65480fig05.jpg"> 
Figura 5: Gráficos de Manhattan para ilustrar los enriquecimientos de los términos GO de los genes objetivo utilizando g: Profiler. Los genes diferencialmente expresados se analizaron mediante g: Profiler y el enriquecimiento en términos GO (MF: función molecular; BP: proceso biológico; CC: componente celular) y las vías KEGG a través de las vías del reactoma (REAC), las vías WiKi (WP), el factor de transcripción (TF) y la base diana de microARN (MIRNA) se representaron gráficamente en el gráfico de Manhattan donde el eje x son los términos funcionales GO coloreados por categoría. Cada punto de color representa un término GO. El eje Y muestra los valores p ajustados de -log10. Los términos GO que son estadísticamente significativos para ESCC se muestran en el eje x. MF: Función Molecular; BP: Proceso biológico; CC: Componente celular; MIRNA: MicroARN; HP: Fenotipo humano. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65480/65480fig05large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a>
Tabla 1: Lista parcial de genes expresados diferencialmente en ESCC. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65480/65480_Table%201.xlsx" target="_blank">Haga clic aquí para descargar esta tabla.</a>
Tabla 2: Enriquecimiento de los términos GO en ESCC utilizando g: Profiler. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65480/65480_Table%202.xlsx" target="_blank">Haga clic aquí para descargar esta tabla.</a>
Archivo Suplementario 1: Lista completa de genes expresados diferencialmente en ESCC. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65480/Supple%20Table-1.pdf" target="_blank">Haga clic aquí para descargar este archivo.</a>

Desarrollo de un compendio para el carcinoma de células escamosas de esófago

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