Name: Développement d’un compendium pour le carcinome épidermoïde de l’œsophage (Vidéo) | JoVE Journal
Uploaded: 2024-04-12T12:50:00.000+00:00
Duration: 3 min 36 s
Description: Découvrez l'analyse bioinformatique des gènes différentiellement exprimés dans le carcinome épidermoïde de l'œsophage en utilisant GEO 2R et des outils open source. Cette méthode établit un pipeline robuste pour identifier les biomarqueurs moléculaires.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

<meta charset="utf8"></head><body>Pipeline pour l’analyse des données des microréseaux dans la recherche sur le cancer de l’œsophage

<table><tbody><tr><td>NCBI-PUBMED</td><td>NCBI</td><td></td> https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed <td>Se référant à la section 1. requis pour la recherche dans la littérature</td></tr><tr><td>Un ordinateur portable/macbook ou un ordinateur personnel avec une connexion Internet et un navigateur Web.</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>g :Profiler</td><td>ELIXIR infrastructure</td><td>https://biit.cs.ut.ee/gprofiler/gost</td><td>Se référant à la section 4.10. requise pour l’enrichissement de GO :MF, GO :BP et GO :CC</td></tr><tr><td>Gene expression omnibus</td><td>NCBI</td><td>https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/</td> <td>Se référant à la section 3.1. requise pour la recherche dans la base de données d’étude de microarrays</td></tr><tr><td>GEO2R</td><td>NCBI</td><td>https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/geo2r/</td> <td>Se référant à la section 3.2. nécessaire pour l’analyse des données à l’aide de l’outil GEO2R</td></tr><tr><td>Google</td><td>Google https://www.google.com</td><td></td><td>Se référant à la section 1.1. requise pour la recherche dans la littérature</td></tr><tr><td>HGNC</td><td>HGNC est un comité de l’Organisation du génome humain (HUGO)</td><td>https://www.genenames.org</td><td>Se référant à la section 6.1 nécessaire pour connaître le symbole officiel du gène des DEGs&nbsp ;</td></tr><tr><td></td><td>Institut HPRD de bioinformatique, Bangluru</td><td>&nbsp ; http://hprd.org</td><td>Se référer à la section 5.1 requis pour des informations sur l’architecture des protéines.</td></tr><tr><td>OMIM&</td><td>nbsp ; Université Johns Hopkins, Baltimore</td><td>http://www.omim.org/entry</td><td>Se référant à la section 8.1 requis pour connaître l’ID OMIM d’un gène particulier /</td></tr><tr><td>DEG Programme Pangloss</td><td>Développé par Chris Seidel</td><td>http://www.pangloss.com/seidel/Protocols/venn.cgi</td><td>Se référant à la section 4.9. requis pour générer le diagramme de Venn</td></tr><tr><td>PANTHER</td><td>Thomas lab à l’Université de Californie</td> <td>du Sudhttp://www.pantherdb.org/geneListAnalysis.do</td><td>Se référant à l’article 4.10. requis pour l’enrichissement de GO :MF, GO :BP et GO :CC</td></tr><tr><td>ShinyGO&nbsp ;</td><td>Université d’État du Dakota du Sud</td><td>http://bioinformatics.sdstate.edu/go</td><td>Se référant à la section 4.10. requis pour l’attribution des DEG sur les chromosomes</td></tr></tbody></table>

développement d’un compendium pour le carcinome épidermoïde de l’œsophage

Development of Compendium for Esophageal Squamous Cell Carcinoma

À titre d’exemple, le GSE161533 d’accession au GEO a été utilisé pour étudier des gènes explorés de manière différentielle dans l’ESCC. Les résultats représentatifs de l’analyse sont présentés dans la figure 3. GEO2R génère un graphique volcanique qui est utile pour identifier les événements qui diffèrent significativement entre deux groupes de sujets expérimentaux. Le graphique Volcano présente la distribution globale des gènes avec la signification transformée en -log10 (valeur p) sur l’axe des y, et les changements de pli (avec le changement de pli transformé en log2 ) sur l’axe des x (Figure 3A), et il est utile pour visualiser les gènes qui sont exprimés de manière différentielle. Les gènes mis en évidence sont exprimés de manière différentielle de manière significative à un seuil de valeur p ajusté par défaut de 0,05 (bleu = régulé à la baisse, rouge = régulé à la hausse).
Un graphique de différence moyenne (MD) affiche le log2 fois la variation vs. valeurs moyennes d’expression de log2 et est utile pour visualiser les gènes qui sont exprimés de manière différentielle. Dans le graphique MD, les gènes où logarithmique2 transformé se plient changent sur l’axe des y et logarithme l’expression de la valeur moyenne sur l’axe des x (figure 3B). Les gènes mis en évidence sont exprimés de manière différentielle de manière significative à un seuil de valeur p ajusté par défaut de 0,05 (bleu = régulé à la baisse, rouge = régulé à la hausse). Les graphiques de volcans rencontrent les mêmes problèmes que les graphiques de MA en termes d’affichage d’informations provenant de seulement deux traitements à la fois21.
De plus, l’UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection)22 a été utilisé pour évaluer la parenté entre l’ESCC et les échantillons normaux (figure 3C). Bien que la plupart des échantillons appartenaient aux catégories respectives, deux échantillons ESCC ont été trouvés dans les échantillons normaux.
GEO2R a présenté un graphique interactif de la densité d’expression en 2D (Figure 3D), qui a démontré efficacement la densité d’expression dans l’ensemble de données. Ce graphique est utile pour déterminer si la normalisation est nécessaire pour les DEG. Dans ce graphique, l’axe des y indique la densité, tandis que l’axe des x indique l’intensité pour l’ESCC (couleur verte) et la normale (couleur violette).
La distribution des valeurs sur différents échantillons, y compris l’ESCC et la normale, a été illustrée dans la boîte à moustaches. Ces distributions donnent une indication si les échantillons sont réellement adaptés à l’analyse d’expression différentielle. Les valeurs centrées sur la médiane indiquent clairement que les données sont normalisées et comparables (figure 3E).
Les gènes identifiés sont filtrés sur la base de p &lt; 0,05 et de critères de changement de pli. Les gènes inchangés (avec changement de pli entre &lt;2,0 et &gt;0,50) ont été retirés de l’analyse. De plus, par rapport à une étude publiée précédemment, les gènes communs trouvés ne sont que de 514, mais le nombre unique de gènes obtenus est de 1193. Il est important de noter que l’identification de gènes uniques à l’aide de GEO2R peut aider non seulement à réduire la redondance, mais aussi à enrichir le compendium.
Une liste partielle des DEG a été mentionnée dans le tableau 1, tandis qu’une liste complète des DEG est fournie dans le fichier supplémentaire 1. Certains des gènes régulés à la hausse appartiennent à la matrice extracellulaire, tels que MMP1 8,23,24, MMP1223,25, SPP1 8,26, POSTN9 et VCAN 8,27. Parmi les autres gènes énumérés dans le tableau 1, citons CMPK2, AURKA28,29, CHEK127 et CDK130 sont régulés à la hausse et EMP127, PTK631,32, GPX327, DPT33, FHL134,35 et CRNN 8,36 sont régulés à la baisse dans l’ESCC par rapport aux épithéliums normaux. POSTN (Periostin) a été régulé à la hausse dans l’ESCC et a également été signalé dans le cas de l’adénocarcinome de l’œsophage. Une étude antérieure sur l’ESCC a rapporté que l’expression de la protéine POSTN n’était pas seulement observée dans la région stromale, mais également dans les cellules tumorales, suggérant qu’il existe une interaction entre la tumeur et le microenvironnement9. La périostine est une protéine qui est principalement sécrétée par les cellules mésenchymateuses et qui joue un rôle crucial dans la régulation, l’adhésion et la différenciation des ostéoblastes, ainsi que dans la réparation des plaies. De plus, la périostine a été impliquée dans la progression tumorale et les métastases dans divers cancers, y compris l’ESCC. Des études ont montré que la périostine est impliquée dans la transition épithéliale à mésenchymateuse (EMT) dans les cancers et l’angiogenèse tumorale, favorisant la migration cellulaire, la motilité, l’adhésion et la croissance cellulaire métastatique des tumeurs. Dans l’œsophage de Barrett, un état précancéreux de l’œsophage, il y a une régulation positive significative de POSTN, le gène qui code pour la périotine, par rapport au tissu œsophagien normal37. Dans l’œsophagite à éosinophiles, une maladie inflammatoire de l’œsophage, les niveaux d’expression de l’ARNm et des protéines de la périostine sont régulés à la hausse par rapport à l’épithélium œsophagien normal. De même, dans l’ESCC, il a été constaté que POSTN est 11 fois régulé à la hausse dans l’analyse de l’expression génique9. Ces résultats suggèrent que POSTN pourrait servir de biomarqueur potentiel pour l’ESCC et d’autres cancers. De plus, l’augmentation des taux sériques de POSTN est signalée chez les patientes atteintes d’un cancer du sein diagonalisé avec des métastases osseuses, ce qui reflète le fait que POSTN pourrait également être étudié davantage en tant que biomarqueur métastatique potentiel dans le sérum des patientes ESCC. Dans l’ensemble, les POSTN semblent jouer un rôle important dans la progression tumorale et peuvent avoir des implications cliniques potentielles pour le diagnostic, le pronostic et le traitement du cancer.
La distribution chromosomique des DEG sur les chromosomes individuels montre que le nombre maximal de gènes provenait des chromosomes 1 à 6 et X (Figure 4). L’analyse des voies basée sur ShinyGO a montré qu’un certain nombre de voies cruciales apparaissent lors de l’analyse des DEG. Il s’agit notamment de la voie de signalisation IL-17, de la digestion et de l’absorption des protéines, de l’interaction ECM-récepteur, de la voie de signalisation TNF, de la voie de signalisation des récepteurs de type Toll, de la voie de signalisation des chimiokines, de l’interaction cytokine-récepteur des cytokines, de la maladie hépatique liée à l’alcool, des microARN dans le cancer, de la dérégulation transcriptionnelle dans le cancer, du cycle cellulaire et de la voie de signalisation du récepteur de type NONO dans l’ESCC. De plus, l’enrichissement des termes GO dans les DEG a été réalisé à l’aide de l’analyse g : Profiler. Différents termes GO pour la fonction moléculaire (GO : MF), les composants cellulaires (GO : CC) et les processus biologiques (GO : BP) ont été enrichis (Figure 5). La liste de ces termes GO est fournie dans le Tableau 2.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65480/65480fig01.jpg"> 
Figure 1 : Représentation schématique pour le traitement des études sur le carcinome épidermoïde de l’œsophage disponibles dans l’omnibus d’expression génique à l’aide du programme GEO2R. Différentes étapes impliquées dans l’identification des gènes régulés différentiellement (DEG) ou des molécules régulées différentiellement (DEM) ont été montrées dans le schéma, y compris les critères de sélection des DEG basés sur le changement de pli &gt;2,0 fois et p &lt; 0,05 pour la régulation positive, et &lt;0,5 et la valeur p &lt;0,05 pour la régulation négative. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65480/65480fig01large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65480/65480fig02.jpg"> 
Figure 2 : Représentation schématique pour trouver des informations supplémentaires sur les gènes régulés différentiellement dans le carcinome épidermoïde de l’œsophage disponibles à l’aide d’autres ressources accessibles au public. De plus, l’information sur les DEG est cruciale pour décider si les DEG doivent être sélectionnées pour une validation et une évaluation plus poussées dans le cadre clinique. Des informations telles que l’extraction du pseudonyme, le symbole officiel du gène, l’emplacement du chromosome/locus du gène, l’OMIM, le domaine/motif, la nature sécrétoire de la protéine et la disponibilité de l’anticorps approprié pour la validation aux niveaux de protéine peuvent être obtenues à partir de différentes ressources en ligne. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65480/65480fig02large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65480/65480fig03.jpg"> 
Figure 3 : Distribution de l’étude avec l’accession au GEO GSE161533 l’utilisation du programme GEO2R pour l’identification des DEG entre ESCC et normale. Le programme GEO2R a été utilisé avec des paramètres par défaut qui donnent lieu à (A) un graphique Volcano représentant la distribution des gènes avec une signification transformée en -log10 (valeur p) sur l’axe des y, et des changements de pli (avec un changement de pli transformé en log2) sur l’axe des x, (B) un graphique en MD affichant le changement de log2 en fonction des valeurs moyennes d’expression du log2 pour visualiser les gènes exprimés de manière différentielle, (C) UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) montre la ségrégation des échantillons en fonction de leurs types, (D) Le graphique de densité d’expression complète car il vérifie la normalisation des données avant l’analyse différentielle de l’expression, (E) Boîte à moustaches montrant les valeurs centrées sur la médiane à travers les échantillons pour indiquer que la normalisation des données est comparable entre eux. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65480/65480fig03large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65480/65480fig04.jpg"> 
Figure 4 : Distribution des DEG sur différents loci chromosomiques à l’aide de l’outil d’enrichissement ShinyGO. (A) Des gènes uniques ont été identifiés en générant un diagramme de Venn pour comparer les études actuelles et les études publiées précédemment. (B) La distribution des DEG sur les différents chromosomes du génome. (C) Enrichissement de la voie pour les DEG à l’aide de l’analyse d’enrichissement basée sur ShinyGO. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65480/65480fig04large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.</a>
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65480/65480fig05.jpg"> 
Figure 5 : Graphiques de Manhattan pour illustrer l’enrichissement en termes GO des gènes cibles à l’aide de g : Profiler. Les gènes exprimés de manière différentielle ont été analysés par g : Profiler et l’enrichissement en termes GO (MF : fonction moléculaire ; BP : processus biologique ; CC : composant cellulaire) et les voies KEGG à travers les voies Reactome (REAC), WiKi-Pathways (WP), le facteur de transcription (TF) et la base cible de microARN (MIRNA) ont été représentées graphiquement dans le graphique de Manhattan où l’axe des x est les termes fonctionnels GO colorés par catégorie. Chaque point coloré représente un terme GO. L’axe des y montre les valeurs p ajustées -log10. Les termes GO qui sont statistiquement significatifs pour l’ESCC sont représentés sur l’axe des abscisses. MF : Fonction moléculaire ; BP : Procédé biologique ; CC : Composant cellulaire ; MIRNA : MicroARN ; HP : Phénotype humain. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65480/65480fig05large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.</a>
Tableau 1 : Liste partielle des gènes exprimés différentiellement dans l’ESCC. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65480/65480_Table%201.xlsx" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour télécharger ce tableau.</a>
Tableau 2 : Enrichissement des termes GO dans ESCC à l’aide de g : Profiler. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65480/65480_Table%202.xlsx" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour télécharger ce tableau.</a>
Fichier supplémentaire 1 : Liste complète des gènes exprimés différentiellement dans l’ESCC. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65480/Supple%20Table-1.pdf" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.</a>

Développement d’un compendium pour le carcinome épidermoïde de l’œsophage

Esophageal cancer (EC) ranks as the 8th most aggressive malignancy, and its treatment remains challenging due to the lack of biomarkers facilitating early ...

development-of-compendium-for-esophageal-squamous-cell-carcinoma

Research

Recherche

JoVE Journal

Cancer Research

Recherche sur le cancer

Il est nécessaire d'améliorer l'information visible sur les moteurs moléculaires de l'oesophage de Barrett. Immunofluorescence est une technique utile pour comprendre les effets de la signalisation cellulaire sur la morphologie cellulaire. Nous présentons un protocole simple et efficace pour l'utilisation de la coloration par immunofluorescence pour évaluer le traitement thérapeutique dans les cellules oesophage de Barrett.

Une méthode d&#39;immunofluorescence pour la caractérisation des cellules oesophage de Barrett

Cette étude rapporte une méthode efficace de la cellule adipeuse endoscopiques dérivée du tissu stromal (ADSC) feuillet transplantation pour la prévention de la sténose oesophagienne après une dissection étendue endoscopique sous-muqueuse (ESD) dans un modèle porcin.

ADSC-feuille Transplantation à prévenir Rétrécissement après oesophagienne prolongée Endoscopic dissection sous-muqueuse

La chirurgie coopérative laparoscopie-endoscopie est appropriée pour le traitement des tumeurs stromales gastro-intestinales gastriques de moins de 5 cm. Il peut obtenir les avantages respectifs des chirurgies endoscopiques et laparoscopiques tout en évitant leurs inconvénients.

Laparoscopie-endoscopie Chirurgie coopérative pour le traitement des tumeurs stromales gastro-intestinales gastriques

Ce protocole décrit les méthodes de sous-culture et de cryoconservation des organoïdes de l’adénocarcinome de l’œsophage avec et sans digestion unicellulaire pour permettre aux chercheurs de choisir des stratégies appropriées en fonction de leur conception expérimentale.

Sous-culture et cryoconservation des organoïdes de l’adénocarcinome œsophagien: avantages et inconvénients de la digestion unicellulaire

Ce protocole décrit les étapes clés pour générer et caractériser les organoïdes 3D murins oraux-œsophagiens qui représentent les lésions de carcinome épidermoïde normal, prénéoplasique et épidermoïde induites par cancérogenèse chimique.

Modélisation du carcinome épidermoïde bucco-œsophagien dans les organoïdes 3D

Le présent protocole décrit l’établissement et l’analyse histologique de modèles d’organoïdes œsophagiens qui représentent différents stades de la progression tumorale. Cette méthode permet aux chercheurs d’étudier les changements dans la morphologie cellulaire, l’organisation spatiale et les modèles d’expression des marqueurs moléculaires pendant la transition des tissus normaux aux tissus cancéreux.

Etablissement et analyse histologique d’organoïdes œsophagiens modélisant la progression des tissus normaux aux tissus cancéreux

Ce protocole décrit une méthode permettant d’isoler simultanément les organoïdes cancéreux, les fibroblastes associés au carcinome (CAF) et les fibroblastes (CF) non associés à la tumeur chez le même patient atteint d’un carcinome épidermoïde œsophagien (ESCC). L’utilisation de ces documents correspondant aux patients pourrait éviter les problèmes liés à la variabilité entre patients et offrir une plateforme expérimentale appropriée pour la recherche sur les CCES.

Établissement d’organoïdes tumoraux, de fibroblastes associés au carcinome et de fibroblastes équivalents provenant du même patient atteint de cancer de l’œsophage

Afin de clarifier le processus en plusieurs étapes de la dissémination peritoneale d'un carcinome de l'ovaire, l'étude actuelle présente un modèle expérimental murin du développement de la tumeur d'origine et métastases péritonéales par inoculation orthotopique avec ces cellules tumorales.

Murin modèle expérimental de tumeur de développement original et péritonéale Métastase<em&gt; via</em&gt; Orthotopique Inoculation avec des cellules de l&#39;ovaire Carcinome

L’invasion périneurale (PNI) est une caractéristique courante du carcinome épidermoïde de la tête et du cou (HNSCC), conférant des taux de survie plus faibles. Ses mécanismes sont mal compris. En utilisant des neurites générés à partir de ganglions de la racine dorsale murins confinés dans une matrice semi-solide, les voies impliquées dans la PNI des lignées cellulaires HNSCC peuvent être étudiées.

Un modèle pour périneural Invasion en tête et du cou Carcinome épidermoïde

Mise en oeuvre d'un modèle orthotopique de carcinome rénal chez les souris immunocompétentes donne le chercheur un système cliniquement pertinente définie par la présence d'une tumeur rénale et des métastases pulmonaires primaires dans le même animal. Ce système peut être utilisé pour tester précliniquement une variété de traitements in vivo.

Un modèle de souris syngénique rénal métastatique Carcinome cellulaire pour l&#39;évaluation des thérapies quantitatives et longitudinales précliniques

Découvrez l'analyse bioinformatique des gènes différentiellement exprimés dans le carcinome épidermoïde de l'œsophage en utilisant GEO 2R et des outils open source. Cette méthode établit un pipeline robuste pour identifier les biomarqueurs moléculaires.

Développement d’un compendium pour le carcinome épidermoïde de l’œsophage

Explorer plus de vidéos