Name: Sviluppo di un compendio per il carcinoma esofageo a cellule squamose (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2024-04-12T12:50:00.000+00:00
Duration: 3 min 36 s
Description: Scopri l'analisi bioinformatica dei geni differenzialmente espressi nel carcinoma esofageo a cellule squamose utilizzando GEO 2R. Questo metodo integra dati multi-omici per identificare biomarcatori potenziali e migliorare le strategie diagnostiche e terapeutiche.

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<meta charset="utf8"></head><body>Pipeline per l'analisi dei dati dei microarray nella ricerca sul cancro esofageo

<table><tbody><tr><td>NCBI-PUBMED</td><td>NCBI</td><td></td> https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed <td>Facendo riferimento alla sezione 1. necessario per la ricerca della letteratura</td></tr><tr><td>Un laptop/macbook o personal computer con connessione internet e un browser 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>Facendo riferimento alla sezione 4.10. necessario per l'arricchimento di GO:MF, GO:BP e GO:CC</td></tr><tr><td>Espressione genica omnibus</td><td>NCBI</td><td>https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/</td> <td>Facendo riferimento alla sezione 3.1. necessario per la ricerca nel database di studi di microarray</td></tr><tr><td>GEO2R</td><td>NCBI</td><td>https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/geo2r/</td> <td>Facendo riferimento alla sezione 3.2. necessaria per l'analisi dei dati utilizzando lo strumento GEO2R</td></tr><tr><td>Google</td><td>Google</td><td>https://www.google.com</td><td>Facendo riferimento alla sezione 1.1. richiesta per la ricerca nella letteratura</td></tr><tr><td>HGNC</td><td>HGNC è un comitato dell'Organizzazione per il genoma umano (HUGO)</td><td>https://www.genenames.org</td><td>Facendo riferimento alla sezione 6.1 richiesta per conoscere il simbolo genetico ufficiale dei DEG&nbsp;</td></tr><tr><td>Istituto di</td><td>Bioinformatica HPRD, Bangluru</td><td> http://hprd.org</td><td>Facendo riferimento alla sezione 5.1 necessaria per informazioni sull'architettura delle proteine&nbsp;</td></tr><tr><td>OMIM</td><td>&nbsp; Johns Hopkins University, Baltimora</td><td>http://www.omim.org/entry</td><td>Facendo riferimento alla sezione 8.1 necessaria per conoscere l'ID OMIM di un particolare gene /</td></tr><tr><td>DEG Programma Pangloss</td><td>Sviluppato da Chris Seidel</td><td>http://www.pangloss.com/seidel/Protocols/venn.cgi</td><td>Facendo riferimento alla sezione 4.9. necessario per generare il diagramma di Venn</td></tr><tr><td>PANTHER</td><td>Thomas lab presso la University of Southern California</td><td>http://www.pantherdb.org/geneListAnalysis.do</td><td>Facendo riferimento alla sezione 4.10. richiesta per l'arricchimento di GO:MF, GO:BP e GO:CC</td></tr><tr><td>ShinyGO&nbsp;</td><td>South Dakota State University</td><td>http://bioinformatics.sdstate.edu/go</td><td>Facendo riferimento alla sezione 4.10. richiesta per l'assegnazione dei DEG sui cromosomi</td></tr></tbody></table>

sviluppo di un compendio per il carcinoma esofageo a cellule squamose

Development of Compendium for Esophageal Squamous Cell Carcinoma

Ad esempio, il GSE161533 di adesione GEO è stato utilizzato per studiare i geni esplorati in modo differenziale nell'ESCC. I risultati rappresentativi dell'analisi sono stati mostrati nella Figura 3. GEO2R genera un grafico del vulcano utile per identificare eventi che differiscono in modo significativo tra due gruppi di soggetti sperimentali. Il grafico del vulcano presenta la distribuzione genica complessiva con la significatività trasformata di -log 10 (p-value) sull'asse y e le variazioni di piegatura (con la variazione di piegatura trasformata log2 ) sull'asse x (Figura 3A), ed è utile per visualizzare i geni che sono espressi in modo differenziale. I geni evidenziati sono espressi in modo significativamente differenziale a un cut-off del valore p di 0,05 (blu = sottoregolato, rosso = sovraregolato).
Un grafico della differenza media (MD) mostra la variazione di2 volte logaritmica rispetto a. valori medi di espressione log2 ed è utile per visualizzare i geni che sono espressi in modo differenziale. Nel grafico MD, i geni in cui il log2 ha trasformato la piega cambia sull'asse y e registra l'espressione del valore medio sull'asse x (Figura 3B). I geni evidenziati sono espressi in modo significativamente differenziale a un valore p predefinito di 0,05 (blu = sottoregolato, rosso = sovraregolato). I grafici dei vulcani incontrano gli stessi problemi dei grafici MA in termini di visualizzazione delle informazioni provenienti da due soli trattamenti contemporaneamente21.
Inoltre, è stata utilizzata l'approssimazione e la proiezione uniforme del collettore (UMAP)22 per valutare la correlazione tra ESCC e campioni normali (Figura 3C). Sebbene la maggior parte dei campioni appartenesse alle rispettive categorie, due campioni ESCC sono stati trovati nei campioni normali.
GEO2R ha presentato un grafico interattivo 2D della densità di espressione (Figura 3D), che ha dimostrato efficacemente la densità di espressione nel set di dati. Questo grafico è utile per determinare se la normalizzazione è necessaria per i DEG. In questo grafico, l'asse y indica la densità, mentre l'asse x denota l'intensità sia per l'ESCC (colore verde) che per il normale (colore viola).
La distribuzione dei valori tra i diversi campioni, tra cui ESCC e normale, è stata mostrata nel box plot. Queste distribuzioni suggeriscono se i campioni sono effettivamente adatti per l'analisi dell'espressione differenziale. I valori mediani-centrici indicano chiaramente che i dati sono normalizzati e comparabili in modo incrociato (Figura 3E).
I geni identificati vengono filtrati in base a p &lt; 0,05 e criteri di fold-change. I geni invariati (con fold-change tra &lt;2,0 e &gt;0,50) sono stati rimossi dall'analisi. Inoltre, se confrontati con uno studio pubblicato in precedenza, i geni comuni trovati sono solo 514, ma il numero unico di geni ottenuti è 1193. È importante notare che l'identificazione di geni unici utilizzando GEO2R può aiutare non solo a ridurre la ridondanza, ma anche ad arricchire il compendio.
Un elenco parziale dei DEG è stato menzionato nella Tabella 1, mentre un elenco completo dei DEG è fornito nel File supplementare 1. Alcuni dei geni sovraregolati appartengono alla matrice extracellulare, come MMP1 8,23,24, MMP12 23,25, SPP1 8,26, POSTN9 e VCAN 8,27. Tra gli altri geni elencati nella Tabella 1 ci sono CMPK2, AURKA28,29, CHEK127 e CDK130 sono sovraregolati e EMP127, PTK631,32, GPX327, DPT33, FHL134,35 e CRNN 8,36 sono sottoregolati nell'ESCC rispetto agli epiteli normali. POSTN (periostina) è stato sovraregolato nell'ESCC ed è stato riportato anche nel caso dell'adenocarcinoma esofageo. Un precedente studio sull'ESCC ha riportato che l'espressione della proteina POSTN non è stata osservata solo nella regione stromale ma anche nelle cellule tumorali, suggerendo che esiste un'interazione tra tumore-microambiente9. La periostina è una proteina che viene secreta principalmente dalle cellule mesenchimali e svolge un ruolo cruciale nella regolazione, nell'adesione e nella differenziazione degli osteoblasti, nonché nella riparazione delle ferite. Inoltre, la periostina è stata implicata nella progressione del tumore e nelle metastasi in vari tumori, tra cui l'ESCC. Gli studi hanno dimostrato che la periostina è coinvolta nella transizione da epiteliale a mesenchimale (EMT) nei tumori e nell'angiogenesi tumorale, promuovendo la migrazione cellulare, la motilità, l'adesione e la crescita cellulare metastatica dei tumori. Nell'esofago di Barrett, una condizione precancerosa dell'esofago, c'è una significativa sovraregolazione di POSTN, il gene che codifica per la periostina, rispetto al normale tessuto esofageo37. Nell'esofagite eosinofila, una malattia infiammatoria dell'esofago, sia l'mRNA del periostina che i livelli di espressione proteica sono sovraregolati rispetto al normale epitelio esofageo. Allo stesso modo, nell'ESCC, è stato riscontrato che POSTN è sovraregolato di 11 volte nell'analisi dell'espressione genica9. Questi risultati suggeriscono che POSTN può fungere da potenziale biomarcatore per l'ESCC e altri tumori. Inoltre, l'aumento dei livelli sierici di POSTN è riportato in pazienti con carcinoma mammario diagonalizzato con metastasi ossee, riflettendo che POSTN potrebbe anche essere ulteriormente studiato come potenziale biomarcatore metastatico nel siero di pazienti con ESCC. Nel complesso, i POSTN sembrano svolgere un ruolo importante nella progressione tumorale e possono avere potenziali implicazioni cliniche per la diagnosi, la prognosi e il trattamento del cancro.
La distribuzione cromosomica dei DEG sui singoli cromosomi mostra che il numero massimo di geni proveniva dai cromosomi 1-6 e X (Figura 4). L'analisi del percorso basata su ShinyGO ha mostrato che una serie di percorsi cruciali emergono quando l'analisi DEG. Alcuni di questi erano la via di segnalazione IL-17, la digestione e l'assorbimento delle proteine, l'interazione ECM-recettore, la via di segnalazione TNF, la via di segnalazione del recettore Toll-like, la via di segnalazione delle chemochine, l'interazione citochina-recettore delle citochine, la malattia epatica alcolica, i microRNA nel cancro, la disregolazione trascrizionale nel cancro, il ciclo cellulare e la via di segnalazione del recettore NONO-like nell'ESCC. Inoltre, l'arricchimento dei termini GO nei DEG è stato effettuato utilizzando l'analisi del profiler g:. Sono stati arricchiti diversi termini OB per la funzione molecolare (GO: MF), i componenti cellulari (GO: CC) e i processi biologici (GO: BP) (Figura 5). L'elenco di questi termini GO è stato fornito nella Tabella 2.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65480/65480fig01.jpg"> 
Figura 1: Rappresentazione schematica per l'elaborazione degli studi sul carcinoma esofageo a cellule squamose disponibile in omnibus di espressione genica utilizzando il programma GEO2R. Nello schema sono stati mostrati diversi passaggi coinvolti nell'identificazione di geni regolati in modo differenziale (DEG) o molecole regolate in modo differenziale (DEM), inclusi criteri di selezione per i DEG basati sulla variazione di piega &gt;2,0 volte e p &lt; 0,05 per sovraregolati e &lt;0,5 e valore p &lt;0,05 per sottoregolati. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65480/65480fig01large.jpg" target="_blank">Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65480/65480fig02.jpg"> 
Figura 2: Rappresentazione schematica per trovare ulteriori informazioni sui geni regolati in modo differenziale nel carcinoma esofageo a cellule squamose disponibili utilizzando altre risorse disponibili pubblicamente. Inoltre, le informazioni DEG sono cruciali per decidere se devono essere selezionate per un'ulteriore convalida e valutazione in ambito clinico. Informazioni come l'estrazione dell'alias, il simbolo ufficiale del gene, la posizione cromosomica/locus genico, l'OMIM, il dominio/motivo, la natura secretoria della proteina e la disponibilità di anticorpi adatti per la convalida a livelli proteici possono essere ottenute da diverse risorse online. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65480/65480fig02large.jpg" target="_blank">Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65480/65480fig03.jpg"> 
Figura 3: Distribuzione dello studio con GSE161533 di adesione GEO utilizzando il programma GEO2R per l'identificazione dei DEG tra ESCC e normale. Il programma GEO2R è stato utilizzato con parametri predefiniti che danno origine a (A) Volcano plot che rappresenta la distribuzione genica con -log10 di significato trasformato (p-value) sull'asse y e variazioni di piega (con log2 di variazione di piega trasformata) sull'asse x, (B) MD-plot plot che mostra la variazione di log2 rispetto ai valori medi di espressione log2 per la visualizzazione di geni differenzialmente espressi, (C) UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) mostra la segregazione dei campioni in base ai loro tipi, (D) Complementi del grafico della densità di espressione in quanto controlla la normalizzazione dei dati prima dell'analisi dell'espressione differenziale, (E) Box plot che mostra i valori mediani centrati tra i campioni per indicare che la normalizzazione dei dati è confrontabile in modo incrociato. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65480/65480fig03large.jpg" target="_blank">Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65480/65480fig04.jpg"> 
Figura 4: Distribuzione dei DEG su diversi loci cromosomici utilizzando lo strumento di arricchimento ShinyGO. (A) I geni unici sono stati identificati generando un diagramma di Venn per confrontare gli studi attuali con quelli pubblicati in precedenza. (B) La distribuzione dei DEG sui diversi cromosomi del genoma. (C) Arricchimento del percorso per i DEG utilizzando l'analisi dell'arricchimento basata su ShinyGO. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65480/65480fig04large.jpg" target="_blank">Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.</a>
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/65480/65480fig05.jpg"> 
Figura 5: Grafici di Manhattan per illustrare l'arricchimento dei geni bersaglio con i termini GO utilizzando il Profiler g:. I geni differenzialmente espressi sono stati analizzati mediante g: Profiler e l'arricchimento in termini di OB (MF: funzione molecolare; BP: processo biologico; CC: componente cellulare) e KEGG attraverso le vie Reactome (REAC), WiKi-Pathways (WP), fattore di trascrizione (TF) e base bersaglio di microRNA (MIRNA) sono state rappresentate graficamente nel grafico di Manhattan dove l'asse x è il termine funzionale GO colorato per categoria. Ogni punto colorato rappresenta un termine GO. L'asse y mostra i valori p -log10regolati. I termini GO che sono statisticamente significativi per l'ESCC sono mostrati sull'asse x. MF: Funzione molecolare; BP: Processo biologico; CC: Componente cellulare; MIRNA: MicroRNA; HP: Fenotipo umano. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65480/65480fig05large.jpg" target="_blank">Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.</a>
Tabella 1: Elenco parziale dei geni differenzialmente espressi nell'ESCC. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65480/65480_Table%201.xlsx" target="_blank">Clicca qui per scaricare questa tabella.</a>
Tabella 2: Arricchimento dei termini GO nell'ESCC utilizzando g: Profiler. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65480/65480_Table%202.xlsx" target="_blank">Clicca qui per scaricare questa tabella.</a>
File supplementare 1: Elenco completo dei geni differenzialmente espressi nell'ESCC. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/65480/Supple%20Table-1.pdf" target="_blank">Clicca qui per scaricare questo file.</a>

Sviluppo di un compendio per il carcinoma esofageo a cellule squamose

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