대장암에서 miR-192-5p의 임상적 유의성, 면역 침윤 양상 및 기능적 네트워크 분석

Wei Zhang; Xin Yang; Zhui Ke; Shouhua Wang; Li Feng

doi:10.3791/71908

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연구 논문

대장암에서 miR-192-5p의 임상적 유의성, 면역 침윤 양상 및 기능적 네트워크 분석

72 조회수

⸱

DOI:

10.3791/71908

⸱

2026년 9월 1일

Wei Zhang^*¹ , Xin Yang^*² , Zhui Ke¹ , Shouhua Wang¹ , Li Feng³

¹XiangShui County People's Hospital, ²Inner Mongolia International Hospital of Mongolian Medicine, ³Affiliated Tumor Hospital of Inner Mongolia Medical University

^* These authors contributed equally

이 논문에서

요약

본 연구는 대장암에서의 miR-192-5p를 평가하기 위해 공공 데이터셋, 쌍을 이룬 조직 검증, 세포 이동 분석, 타겟 네트워크 예측 및 면역 시그니처 분석을 통합적으로 수행하였습니다. 연구 결과, TCGA/GDC 발현 데이터와 국소 qRT-PCR 결과 사이에 불일치가 있음이 확인되었으며, miR-192-5p의 진단적, 예후적, 기능적 및 면역 관련 중요성에 대한 과도한 해석에 주의할 것을 제언합니다.

초록

대장암(CRC)은 microRNA가 종양 진행 및 바이오마커 발견에 기여할 수 있는 이질적인 악성 종양입니다. 본 연구에서는 TCGA/GDC 및 GEO 생물정보학 분석, 쌍을 이룬 조직의 qRT-PCR 검증, 표적 예측, 면역 시그니처 분석 및 HT29 상처 치유 실험을 통합하여 대장암에서 miR-192-5p의 임상적 유의성, 면역 연관성 및 기능적 네트워크를 평가하였습니다. 616개의 종양 샘플과 11개의 정상 COADREAD 샘플을 포함한 TCGA/GDC miRNA-seq 데이터의 재분석 결과, 정상 샘플보다 종양 샘플에서 데이터베이스 수준의 hsa-mir-192 신호가 더 높게 나타났습니다(Mann-Whitney p = 9.96 x 10^-8). 11쌍의 TCGA 사례에서도 동일한 경향이 관찰되었으나(종양-정상 차이 중앙값 = 3.13 log2[RPM + 1], Wilcoxon p = 0.0029), 쌍을 이룬 임상 조직의 국소 qRT-PCR 분석에서는 대장암 조직에서 성숙한 miR-192-5p의 발현이 더 낮음이 확인되었습니다. TCGA 기반 ROC 분석은 강력한 종양-정상 분리 능력을 보여주었지만, 균형 재표집 및 leave-one-normal-out 분석을 통해 정상 샘플 수의 제한으로 인해 이 결과를 주의 깊게 해석해야 함이 확인되었습니다. 임상 병리학적 분석 결과 TCGA 코호트에서 N 병기 및 연령과의 연관성이 시사되었으나, 요약 표에서 T 병기와 M 병기는 유의하지 않았으며, 전체 생존 분석에서는 유의미한 예후 연관성이 나타나지 않았습니다. TCGA RNA-seq를 이용한 후보 허브 유전자 분석은 탐색적인 발현, 상관관계 및 생존 증거를 제공하였으나 miR-192-5p의 직접적인 표적화는 입증하지 못했습니다. 면역 시그니처 분석에서는 이질적이며 대부분 약한 상관관계가 나타났습니다. 기능적으로 miR-192-5p mimic transfection은 HT29의 상처 폐쇄를 감소시켰습니다. 이러한 결과는 miR-192-5p가 대장암과 생물학적 관련성이 있음을 나타내지만, 그 발현 방향과 임상적 해석은 플랫폼에 따라 다르며 추가적인 실험적 검증이 필요함을 시사합니다.

서론

대장암(CRC)은 전 세계적으로 가장 흔한 악성 종양 중 하나이며, 암 관련 사망의 주요 원인으로 남아 있습니다¹^,². 대장 내시경, 분변 면역 화학 검사, SEPT9 메틸화 검사, 혈중 종양 표지자 및 분자 프로파일링을 통해 대장암의 검출과 임상 관리가 개선되었으나³^,⁴, 종양 생물학, 치료 반응 및 환자 예후에는 여전히 상당한 이질성이 존재합니다⁵^,⁶^,⁷. 따라서 대장암의 생물학적 특성을 규명하는 데 도움이 되는 바이오마커는 위험 성층화 및 보다 개별화된 치료 전략 개발에 기여할 수 있습니다⁸.

마이크로RNA(miRNA)는 길이가 약 19–24 뉴클레오타이드인 작은 비코딩 RNA로, 주로 전사 후 조절 메커니즘을 통해 유전자 발현을 조절합니다⁹. miRNA 발현의 불균형은 암세포의 증식, 이동, 침습, 세포사멸, 면역 상호작용 및 치료 반응에 영향을 미칠 수 있습니다¹⁰. miR-192-5p는 조직 유형, 분자적 배경 및 실험 시스템에 따라 발암성 또는 종양 억제성 연관성을 보이며, 다양한 질병과 암에서 상황 의존적인 방식으로 작용하는 것으로 보고되었습니다¹¹^,¹²^,¹³^,¹⁴^,¹⁵^,¹⁶. 대장암(CRC)의 경우, 이전 연구들에서 임상 검체 내 miRNA 프로파일의 변화와 대장암 세포의 악성 표현형에 대한 기능적 조절이 보고된 바 있습니다¹²^,¹⁴^,¹⁵. 하지만 공공 데이터베이스 분석 결과가 항상 동일한 발현 방향을 보여주는 것은 아니며, 대장암에서 miR-192-5p의 임상적 유의성, 타겟 네트워크 및 면역 관련성에 대해서는 신중한 평가가 필요합니다.

본 연구에서는 TCGA/GDC 및 GEO 생물정보학 분석, 짝지어진 임상 조직에서의 qRT-PCR 검증, in vitro 이동 분석, 후보 표적 유전자 예측, 경로 풍부도 분석 및 면역 시그니처 상관관계 분석을 통합하여 CRC 내 miR-192-5p를 평가하였습니다. 본 연구는 성숙한 miR-192-5p가 CRC 조직에서 발현이 감소하며 종양 억제 효과를 나타낼 수 있다는 가설을 바탕으로 수행되었습니다. 재분석한 TCGA/GDC miRNA-seq 신호에서 반대되는 발현 방향이 나타났으므로, 결과는 단일한 결정적 발현 패턴이라기보다 탐색적이며 플랫폼 의존적인 것으로 해석됩니다.

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프로토콜

본 연구는 헬싱키 선언을 준수하여 수행되었습니다. 2021년 10월 21일 내몽골 의과대학교 윤리위원회의 승인을 받았습니다. 연구에 참여한 모든 대상자로부터 서면 동의서를 받았습니다.

임상 검체 수집

2017년 12월부터 2020년 2월 사이에 근치적 절제술을 받은 45명의 환자로부터 쌍을 이룬 CRC 및 인접 비암성 조직을 수집하였다. 모든 환자는 수술 전 방사선 치료나 화학 요법을 받지 않았으며, 다른 악성 종양이 있는 환자는 제외되었다. 인접 비암성 조직은 종양 경계로부터 최소 5 cm 떨어진 곳에서 수집하였다. 시료는 수술적 제거 직후 즉시 냉동하여 RNA 추출 전까지 액체 질소에 보관하였다. 코호트는 남성 환자 27명과 여성 환자 18명으로 구성되었으며, 13명은 60세 미만, 32명은 60세 이상이었다. 임상병리학적 변수에는 종양 직경, TNM 병기, 분화도, 혈관 종양 혈전, 림프절 전이 및 수술 전 CEA 수치가 포함되었다.

공공 데이터 수집 및 전처리

TCGA-COAD 및 TCGA-READ에 대한 오픈 액세스 miRNA-seq, RNA-seq 및 임상 데이터는 Genomic Data Commons 포털에서 확보하였다. 일차 종양 및 정상 고형 조직 샘플은 GDC 샘플 유형에 따라 식별하였다. 전이성 및 재발성 종양 샘플은 종양-정상 차이 발현 분석에서 제외하였다. TCGA miRNA-seq 파일의 경우, 본 분석에서 검출된 데이터베이스 수준 항목은 hsa-mir-192였으며, 발현 값은 log2(RPM + 1)로 분석하였다(여기서 RPM은 매핑된 miRNA 리드 백만 개당 리드 수를 나타낸다). 매칭된 샘플이 있는 경우에는 비쌍 및 쌍 종양-정상 분석을 모두 수행하였다. 후보 표적 유전자 스크리닝에는 GEO 데이터셋 GSE89076 및 GSE156355가 사용되었다. GEO의 차이 발현 유전자는 보정된 p < 0.05 및 절대 log2 fold-change ≥ 2를 기준으로 스크리닝하였다. 원고 전체에 걸쳐 데이터셋 이름의 일관성을 확인하였다.

진단, 임상병리 및 생존 분석

TCGA-COAD, TCGA-READ 및 통합 COADREAD 코호트에서 종양-정상 조직 간의 탐색적 분리 능력을 평가하기 위해 수신자 조작 특성(ROC) 분석을 사용하였다. 정상 샘플의 수가 적었기 때문에, 5,000회 반복 균형 종양-정상 재표집 및 leave-one-normal-out 분석을 포함한 추가 민감도 분석을 수행하였다. 임상병리학적 연관성 분석을 위해, 일차 종양 샘플을 TCGA miR-192 발현 수준의 중앙값을 기준으로 고발현군과 저발현군으로 나누었다. 샘플 크기가 허용되는 경우, 통합 COADREAD 코호트와 COAD 및 READ 각각에 대해 분석을 반복하였다. 전체 생존율은 log-rank 검정을 이용한 Kaplan-Meier 분석과 단변량 Cox 회귀 분석을 사용하여 평가하였다. 예후 결론이 과장되는 것을 방지하기 위해 진단, 임상병리학 및 생존 분석 결과를 각각 별도로 보고하였다.

후보 표적 유전자 및 허브 유전자 분석

miRWalk 예측 결과와 GSE89076 및 GSE156355의 차별 발현 유전자를 통합하여 후보 표적 유전자를 식별하였습니다. 이 세 가지 소스의 교집합을 후속 탐색적 분석을 위해 유지하였습니다. STRING을 사용하여 단백질-단백질 상호작용 네트워크를 구축하였으며, Cytoscape 기반의 cytoHubba 및 MCODE 분석을 통해 노드 차수(node degree)와 모듈 연결성에 따라 허브 유전자를 선정하였습니다. 선정된 허브 유전자(KIF20A, TPX2, CDCA5, CCNB1, CDK1, PLP1, NRXN1, GRIK3, KIF5C)는 TCGA RNA-seq 데이터를 사용하여 추가로 평가되었습니다. 종양-정상 조직 간의 발현 차이, TCGA miR-192 발현과의 Spearman 상관관계 및 전체 생존율과의 연관성을 보충 탐색적 분석으로 요약하였습니다. 이 유전자들은 후보 표적으로만 간주되었으며, 생물정보학 데이터로부터 직접적인 결합, 구조 효과(rescue effect) 또는 하위 단백질 수준의 조절을 추론하지는 않았습니다.

GO 및 KEGG 풍부성 분석

후보 유전자 세트 및 유의미한 네트워크 모듈에 대해 Gene Ontology (GO) 및 Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) 풍부성 분석을 수행하였습니다. GO 용어는 생물학적 과정, 세포 구성 성분 및 분자 기능 범주로 분류되었습니다. p < 0.05인 풍부성 결과는 통계적으로 유의미한 것으로 간주하였으며, 이는 실험적으로 검증된 메커니즘이라기보다 가설 생성 단계의 경로 신호로 해석하였습니다.

RNA 추출 및 qRT-PCR 분석

제조사의 프로토콜에 따라 TRIzol 시약을 사용하여 45쌍의 CRC 및 인접 비암성 조직 샘플에서 총 RNA를 추출하였습니다. RNA 순도와 농도는 분광 광도계로 측정하였으며, A₂₆₀/A₂₈₀ 값이 1.8에서 2.1 사이인 샘플을 역전사 단계에 사용하였습니다. qRT-PCR은 TransGen Biotech의 miRNA 역전사 시스템과 SYBR Green 기반 miRNA qPCR 시약을 사용하여 수행하였습니다. 역전사와 qPCR 증폭은 시약 제조사의 지침에 따라 수행되었습니다. 각 qRT-PCR 반응은 기술적 반복(technical triplicate)으로 3회 실시하였습니다. 내부 참조 물질로는 RNU6B를 사용하였습니다. miR-192-5p 프라이머는 5'-GGGGCTGACCTATGAATTGA-3' (forward) 및 5'-CAGTGCAGGGTCCGAGGT-3' (reverse)였으며, RNU6B 프라이머는 5'-ATTGGAACGATACAGAGAAGATT-3' (forward) 및 5'-GGAACGCTTCACGAATTTG-3' (reverse)였습니다. qPCR 플랫폼에서 지원하는 경우, 증폭 특이성을 평가하기 위해 용해 곡선(melt-curve) 분석을 사용하였습니다. 상대적 발현량은 2^-ΔΔCt 방법을 사용하여 계산하였습니다. 쌍을 이룬 종양 및 인접 조직 결과는 쌍을 이룬 임상 측정값으로 분석하였습니다.

세포 배양 및 형질전환

인간 CRC 세포주 HT29는 저자 연구실의 세포 보관소에서 얻었으며, 인증을 거쳐 마이코플라스마 오염이 없음을 확인하였다. HT29 세포는 10% fetal bovine serum, 100 U/mL penicillin 및 100 µg/mL streptomycin이 첨가된 McCoy's 5A 배지에서 37 ^oC, 5% CO₂ 분위기로 배양하였다. 세포는 합류도가 약 80%에 도달했을 때 계대 배양하였다. miR-192-5p mimics와 음성 대조군 올리고뉴클레오타이드 con238은 Sangon Biotech(중국 상하이)에서 구입하여 일시적 형질전환에 사용하였다. HT29 세포를 6-well plate에 분주하고, 세포 밀도가 약 20–30%에 도달했을 때 최종 올리고뉴클레오타이드 농도 50 nM과 시약 제조사의 지침에 따른 지질 기반 형질전환 프로토콜을 사용하여 형질전환을 수행하였다. 정확한 시약 대 올리고뉴클레오타이드 비율과 시약 양은 저자 연구실 기록에 사용된 제조사 권장 프로토콜을 따랐다. 세포를 표준 배양 조건에서 형질전환 복합물과 함께 배양하였으며, 실험 일정에 따라 형질전환 후 하위 형질전환 이미지 분석 및 상처 치유 분석(wound-healing assays)을 수행하였다. 본 연구에는 HT29 세포 데이터만 포함되었다.

상처 치유 분석

형질전환된 HT29 세포를 6-well 플레이트에 분주하고 단층이 완전히 형성될 때까지 배양하였습니다. 멸균된 200 µL 피펫 팁을 사용하여 선형 스크래치를 생성하였으며, 떨어져 나온 세포들은 PBS로 세척하여 제거하였습니다. 이후 이동성 평가 기간 동안 증식과 관련된 영향을 줄이기 위해 배지를 무혈청 배지로 교체하였습니다. 상처 부위의 이미지는 0 h, 24 h, 48 h 시점에서 촬영하였습니다. 상처 치유 분석(Wound-healing assay)은 세 번의 독립적인 생물학적 반복 실험으로 수행되었으며, 각 그룹과 시점별로 여러 개의 현미경 시야를 측정하였습니다. 상처 너비는 이미지 분석 소프트웨어를 사용하여 현미경 이미지로부터 정량화하였으나, 원래 측정에 사용된 정확한 소프트웨어 버전은 소스 기록에 명시되어 있지 않았습니다. 상처 치유율은 [(0 h에서의 상처 너비 - 해당 시점의 상처 너비) / 0 h에서의 상처 너비] x 100%로 계산하였습니다. 가용한 원고 데이터에 별도의 증식 대조군 실험이 포함되어 있지 않으므로, 상처 치유 결과는 이동성과 관련된 것으로 해석하되 증식 효과를 완전히 배제한 것은 아니라고 판단하였습니다.

면역 시그니처 상관관계 분석

TCGA miR-192 발현과 면역 관련 시그니처 간의 연관성을 원발성 종양 RNA-seq 데이터를 사용하여 재평가하였습니다. miRNA 및 RNA-seq 데이터가 모두 확보된 총 425개의 종양 샘플을 시그니처 점수 상관관계 분석에 포함했습니다. 허위 발견율(false-discovery rate) 보정 후, miR-192 발현은 Tfh 세포(rho = -0.205, FDR = 0.00049), 활성화된 수지상 세포(rho = -0.186, FDR = 0.00098), Treg 세포(rho = -0.185, FDR = 0.00098), 형질세포양 수지상 세포(rho = -0.169, FDR = 0.0027) 및 대식세포(rho = -0.149, FDR = 0.0092)를 포함한 여러 면역 시그니처와 통계적으로 유의미하지만 약한 음의 상관관계를 보였습니다. 양의 상관관계는 주로 호산구(rho = 0.139, FDR = 0.0155) 및 Th17 세포 시그니처(rho = 0.121, FDR = 0.0296)에서 관찰되었습니다. 이러한 결과는 균일한 양의 면역 침윤 패턴보다는 이질적이고 전반적으로 약한 면역 연관성이 있음을 나타냅니다.

통계 분석

통계 분석은 GraphPad Prism 9.0, SPSS 25.0 및 R software 3.6.3을 사용하여 수행되었습니다. 연속형 변수는 적절한 경우 평균 ± 표준편차 또는 중앙값과 사분위수 범위로 요약되었습니다. 종양 조직과 인접 조직 샘플이 매칭된 경우, 짝지은 검정(paired tests)을 사용하여 짝지은 조직 비교를 분석했습니다. 정규성 가정을 충족하지 않는 경우에는 비모수 검정을 사용했습니다. 탐색적 진단 판별을 위해 ROC 곡선, 균형 재표집(balanced resampling) 및 leave-one-normal-out 분석이 사용되었습니다. 범주형 임상 병리학적 연관성에는 카이제곱 검정을, 생존 분석에는 log-rank 및 Cox 모델을, 면역 및 허브 유전자 분석에는 Spearman 상관분석을 사용했습니다. 양측 p < 0.05를 통계적으로 유의한 것으로 간주하였으며, 면역 시그니처 상관관계에 대해서는 거짓 발견율(false-discovery rate) 보정 결과를 보고했습니다.

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결과

공공 데이터셋 및 쌍을 이룬 임상 조직에서의 발현 분석

GDC 유래 TCGA-COAD 및 TCGA-READ miRNA-seq 데이터를 사용하여 miR-192의 발현 패턴을 재평가하였다(그림 1). 해당 파일에서 데이터베이스 수준의 항목은 성숙한 hsa-miR-192-5p 종으로 직접 표기되지 않고 hsa-mir-192로 주석 처리되었으므로, 이 공공 데이터베이스 결과는 TCGA miR-192 신호로 해석되었다. 통합 COADREAD 코호트에서 616개의 원발성 종양과 11개의 고형 조직 정상 시료를 분석하였다. 종양 시료는 정상 시료보다 높은 miR-192 발현을 보였다(중앙값 16.05 vs 13.46 log2[RPM + 1], Mann-Whitney p = 9.96 x 10^-8). 동일하게 종양에서 더 높게 나타나는 경향이 COAD 단독(종양 455개 및 정...

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토론

본 연구에서는 공공 데이터셋 분석, 국소 조직 검증, 타겟 네트워크 예측, 면역 시그니처 분석 및 in vitro 이동 실험을 결합하여 대장암(CRC)에서 miR-192-5p의 임상적 및 생물학적 관련성을 평가하였습니다. 분석 과정에서 검증된 TCGA 샘플 정의를 사용하였으며, 가능한 경우 COAD와 READ를 구분하였고, log2(RPM + 1) miRNA 값을 사용하였으며, 쌍을 이룬 비교와 쌍을 이루지 않은 비교를 구분하고, ROC 견고성을 테스트하였으며, 허브 유전자 RNA-seq 민감도 분석을 추가하였습니다. 핵심 결과는 공공 TCGA/GDC miR-192 신호와 국소 성숙 miR-192-5p qRT-PCR 결과가 서로 반대되는 발현 방향을 가리킨다는 점이며, 이는 데이터베이스 수준의 전구체 주석과 성숙 miRNA 측정값을 구분해야 할 필요성을 강조합니다⁹^,¹¹.

이...

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공개 사항

저자들은 선언할 이해상충 관계가 없습니다.

감사의 글

저자들은 기술 지원을 제공해 준 내몽고 의과대학교 종양 분자 진단 실험실에 감사를 표합니다. 본 연구는 옌청시 보건위원회 과학 연구 프로젝트(Grant No. YK2023101)의 지원을 받았으며, 해당 프로젝트를 통해 논문 게재료를 지원받았습니다.

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재료

이 논문에 사용된 재료 목록
이름	회사	카탈로그 번호	댓글
0.25%+2:60 trypsin-EDTA	바이오 산업	03-054-1	세포 소화/계대배양
10% 과황산암모늄	Solarbio Science & Technology 주식회사	A8090	SDS-PAGE 시약
10% 도데실황산나트륨	솔라바이오 사이언스 & Technology 주식회사	SIS1070	SDS-PAGE 시약
4x 단백질 로딩 버퍼	Solarbio Science & 테크놀로지 주식회사	P1016	단백질 시료 준비
-80°C 초저온 냉동고	칭다오 하이얼 바이오메디컬(Qingdao Haier Biomedical Co., Ltd.)	https://www.haiermedical.com/	시료 보관
Anti-Myc 마이코플라스마 제거 시약	Wuhan Procell Life Science & Technology 주식회사	P-CMR-001	마이코플라스마 제거
ARL2, BATF2, MEN1 및 beta-actin 프라이머 세트	Sangon Biotech Co., Ltd., 중국 상하이	맞춤 합성된	mRNA qPCR 프라이머
자동 마이크로플레이트 리더	PerkinElmer, 미국	VICTOR Nivo	흡광도 측정
BCA 단백질 정량 분석 키트	Thermo Fisher Scientific	23225	단백질 정량 분석
생물안전작업대 / 클린벤치	칭다오 하이얼 바이오메디컬 Co., Ltd.	https://www.haiermedical.com/	무균 세포 배양
세포 계수실 / 혈구계수기	Shanghai Qiujing Biochemical Reagent Instrument Co., Ltd.	http://www.shqiujing.net/	세포 계수
세포 계수 키트-8 (CCK-8)	Biosharp	BS350B	세포 증식/세포독성 분석
세포 배양 플라스크, 배양 플레이트, 원심분리 튜브 및 피펫 팁	Corning	https://www.corning.com/in/en.html	일반 세포 배양 소모품
세포 주기 및 세포 사멸 검출 키트	Meilun Biotechnology Co., Ltd., 중국 다롄	https://www.chemicalbook.com/ShowSupplierProductsList13366/0_EN.htm	유세포 분석을 이용한 세포 주기 및 세포 사멸 분석
CO2 세포 배양기	칭다오 하이얼 바이오메디컬 유한공사	https://www.haiermedical.com/	세포 배양
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전기영동 시스템	Bio-Rad Laboratories	Mini-PROTEAN 3 세포	겔 전기영동
전기영동 전이 시스템	Hoefer	TE77XP	단백질 전이
소태아혈청	생명공학 산업	04-001-1ACS	세포 배양 보충제
유세포 분석기	ACEA Biosciences	NovoCyte	유세포 분석법
형광 도립 현미경	Ningbo Sunny Instruments Co., Ltd.	https://www.sunny-instrument.com/en	세포 및 상처 영상화
GDC/TCGA 포털	국립암연구소	오픈 액세스 데이터베이스	공개 miRNA-seq, RNA-seq 및 임상 데이터
GEO 데이터베이스	국립생물공학정보센터	GSE89076 및 GSE156355	공공 유전자 발현 데이터셋
GraphPad Prism	GraphPad 소프트웨어	버전 9	통계 분석 및 그래프 작성
고속 냉장 원심분리기	Shanghai Huxiangyi Centrifuge Instrument Co., Ltd.	https://www.bioridgecentrifuge.com/	시료 준비
HT29 세포	저자 연구실 세포주 스톡	해당 없음	인간 대장암 세포주
이미지 분석 소프트웨어	ImageJ	해당 없음	상처 너비 정량화
영상 시스템	Tanon Science & 테크놀로지 주식회사	Tanon-5200	겔/블롯 이미지 분석
IncuCyte S3 동적 세포 관찰 및 기능 분석 시스템	Beijing Sensi Wantong Technology Co., Ltd.	IncuCyte S3	생세포 이미징/기능 분석
지능형 항온 수조	Leica	HI1210	온도 조절 배양
렌티바이러스 및 감염 시약	Shanghai GeneChem Co., Ltd.	https://synapse.patsnap.com/organization/04ffbf33ff2a6311226a8fa05498cec4	안정적 세포 형질도입
수동 피펫	Gilson	PIPETMAN P	액체 핸들링
McCoy's 5A 기본 배지	Wuhan Procell Life Science & Technology 주식회사	PM150710	HT29 세포 배양 배지
의료용 원심분리기	주하이 제조업체 미지정	3200	시료 준비
의료용 냉장냉동고	Qingdao Haier Biomedical Co., Ltd.	https://www.haiermedical.com/	시약/시료 보관
Meilunbio Fixer 초고감도 ECL 화학발광 기질	Meilun Biotechnology Co., Ltd., 중국 다롄	MA0186	면역블롯 검출
미니 원심분리기	Beijing DLAB Scientific Co., Ltd.	https://www.dlabsci.com/	시료 준비
miR-192-5p 및 U6 프라이머 세트	TIANGEN Biotech Co., Ltd., 중국 베이징	맞춤형 합성	miRNA qPCR 프라이머
miR-192-5p 모방체	Sangon Biotech Co., Ltd., 중국 상하이	맞춤형 합성	일시적 형질전환 올리고뉴클레오타이드
miRcute 강화 miRNA 제1 가닥 cDNA 합성 키트	TIANGEN Biotech Co., Ltd., 중국 베이징	KR211	miRNA 역전사
miRcute 향상된 miRNA 형광 정량 키트 (SYBR Green FP)	TIANGEN Biotech Co., Ltd., 중국 베이징	FP411	miRNA qPCR
miRWalk	공공 데이터베이스	웹 데이터베이스	miRNA 표적 예측 데이터베이스
니트로셀룰로스 막	Millipore	HATF00010	단백질 전이 막
탈지분유	Solarbio Science & Technology 주식회사	D8340	면역블롯 블로킹 시약
쌍을 이룬 대장암 및 인접 비암성 조직	저자 소속 기관	해당 없음	임상 검체
PCR 튜브	Corning	PCR-02-C	PCR/qRT-PCR 설정
페니실린-스트렙토마이신 용액	생물 산업	03-031-1B	세포 배양 항생제
PerfectStart Uni RT&qPCR 키트	TransGen Biotech Co., Ltd., 중국 베이징	AUQ-01	mRNA 역전사 및 qPCR
인산완충생리식염수 (PBS)	생물 산업	02-023-1A	세포 세척 완충액
사전 염색 단백질 마커	Fermentas	26619	단백질 분자량 마커
초순수 제조 시스템	중국 모에르	이용 불가	순수 제조
퓨로마이신	Phygene	PH1143	형질도입된 세포의 선택
R 소프트웨어	R Foundation for Statistical Computing	버전 3.6.3	통계 분석 및 생물정보학
신속 전이 완충액	Crisbio	해당 없음	단백질 전기이동 전이
실시간 형광 정량 PCR 시스템	Applied Biosystems (ABI), 미국	이용 불가	qRT-PCR 검출
RIPA 용해 완충액	Solarbio Science & Technology 주식회사	R0020	단백질 추출
RNase-free 마이크로 원심분리 튜브	Corning	3208	RNA 취급
무혈청 세포 동결 보존 배지	새로운 세포 & Molecular Biotech Co., Ltd.	C40100	세포 동결 보존
SPSS Statistics	IBM	버전 25	통계 분석
안정화 항체 희석액	Solarbio Science & Technology 주식회사	해당 없음	1차/2차 항체 희석
멸균 피펫 팁	Wuhan Servicebio Technology Co., Ltd.	TP-10-C	상처 치유 스크래치 도구
STRING 데이터베이스	STRING 컨소시엄	웹 데이터베이스	단백질 상호작용 네트워크 분석
TEMED	Solarbio Science & Technology 주식회사	T8090	SDS-PAGE 시약
TransZol Up	TransGen Biotech Co., Ltd., 중국 베이징	ET111-01	RNA 추출
Tris-HCl 완충액, pH 6.8	Solarbio Science & Technology 주식회사	T1020	SDS-PAGE 스태킹 젤 완충액
Tris-HCl 완충액, pH 8.8	Solarbio Science & Technology 주식회사	T1010	SDS-PAGE 분리 젤 완충액
Tween-20	솔라바이오 사이언스 & Technology 주식회사	T8220	면역블롯 세척 시약
수직형 고압 증기 멸균기	Shanghai Boxun Medical Biological Instrument Corp.	BXM-30R	멸균

참고문헌

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