Dit protocol integreert openbare transcriptomische datasets en validatie van colonepitheelcellen om S100P te identificeren als een gedeelde biomarker die geassocieerd is met inflammatoire darmziekte, colorectale kanker en pancreasadenocarcinoom.
Een abonnement op JoVE is vereist om deze inhoud te bekijken. Log in of start vandaag met uw gratis proefperiode.
Onderzoeksartikel
* These authors contributed equally
Dit protocol integreert openbare transcriptomische datasets en validatie van colonepitheelcellen om S100P te identificeren als een gedeelde biomarker die geassocieerd is met inflammatoire darmziekte, colorectale kanker en pancreasadenocarcinoom.
Inflammatoire darmziekte (IBD) wordt geassocieerd met een verhoogd risico op colorectale kanker (CRC) en pancreasadenocarcinoom (PAAD), maar de moleculaire kenmerken die deze ziekten delen blijven onvolledig begrepen. Deze studie had als doel gemeenschappelijke genen en biologische routes te identificeren die geassocieerd zijn met IBD, CRC en PAAD via geïntegreerde transcriptomische analyse en experimentele validatie. Genexpressiedatasets voor IBD, CRC en PAAD zijn verkregen uit de databases The Cancer Genome Atlas en Gene Expression Omnibus. Gewogen genco-expressienetwerkanalyse en differentiële expressieanalyse werden uitgevoerd om ziekte-geassocieerde en gedeelde genen te identificeren. Genontologie en de Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (analyses werden gebruikt om verrijkte biologische functies en routes te onderzoeken. Infiltratie van immuuncellen werd geëvalueerd met behulp van celtype-identificatie door het schatten van relatieve subsets van RNA-transcripten. Analyse van de bedieningskenmerken van de ontvanger werd uitgevoerd om de diagnostische prestaties van gemeenschappelijke genen te beoordelen. Single-cell RNA-sequencinganalyse werd uitgevoerd om de cellulaire distributie van S100P te onderzoeken. Daarnaast werden de effecten van S100P-downregulatie geëvalueerd in lipopolysaccharide (LPS)-gestimuleerde colonale epitheelcellen. In totaal werden 162 ziekte-geassocieerde genen en vier gemeenschappelijke genen geïdentificeerd. Functionele verrijkingsanalyses gaven een significante verrijking aan van immuun- en ontstekingsgerelateerde routes, waaronder de interleukine-17 signaalroute. Immuno-infiltratieanalyse toonde vergelijkbare trends aan bij verschillende immuuncelpopulaties binnen IBD, CRC en PAAD. Eencelanalyse toonde een verhoogde S100P-expressie in epitheelcellen van alle drie de ziekten. Downregulatie van S100P herstelde het proliferatieve vermogen van door LPS gestimuleerde colonepitheelcellen en verminderde de expressie van inflammatoire cytokines. Geïntegreerde transcriptomische analyse identificeerde S100P als biomarker geassocieerd met IBD, CRC en PAAD en benadrukte gedeelde immuungerelateerde kenmerken over deze ziekten heen.
Inflammatoire darmziekte (IBD) vertegenwoordigt een spectrum van immuungerelateerde aandoeningen die het maagdarmkanaal aantasten, waaronder colitis ulcerosa en de ziekte van Crohn1. De etiologie van IBD is zeer complex en omvat mucosale immuunafwijkingen, dysbiose en genetische vatbaarheid2. IBD is een wereldwijd gezondheidsprobleem met stijgende incidentiecijfers en aanzienlijke economische lasten, en de toenemende prevalentie ervan heeftveel aandacht getrokken. Belangrijk is dat patiënten met IBD een significant verhoogd risico hebben op het ontwikkelen van col....
Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.
Deze studie maakte gebruik van publiek toegankelijke, gedeidentificeerde datasets van The Cancer Genome Atlas (TCGA) en de Gene Expression Omnibus (GEO), evenals gevestigde commerciële cellijnen. Er waren geen nieuw gerekruteerde menselijke deelnemers, identificeerbare patiëntinformatie of door patiënten afgeleide steekproeven betrokken. Alle analyses werden uitgevoerd in overeenstemming met relevante institutionele richtlijnen en de gebruiksvoorwaarden van de openbare databases. Daarom waren aanvullende institutionele ethische goedkeuring en geïnformeerde toestemming niet vereist voor deze studie.
....
Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.
DEG's in IBD, CRC en PAAD
Eerst werden de IBD-cohorten (GSE179285 en GSE24287), CRC-cohorten (TCGA-CRC en GSE87211) en PAAD-cohorten (GSE128735 en GSE62452) geïntegreerd, en de integratie werd geëvalueerd met behulp van PCA- en genexpressiedichtheidsplots. De resultaten toonden aan dat batch-effecten tussen de verschillende datasets effectief werden geëlimineerd na integratie (Figuur 1A–F).
Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.
Eerdere studies hebben de associatie aangetoond van IBD, een immuungerelateerde gastro-intestinale aandoening, met verschillende ziekten, waaronder neurodegeneratieve ziekten17, multiple sclerose18, amyotrofische laterale sclerose19, endometriose20, reumatoïde artritis2, Hodgkin-lymfoom21, CRC22 en PAAD23.......
Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.
Belangenconflict:
De auteurs verklaren geen concurrerende belangen.
De auteurs erkennen financiële steun uit het Nationaal Sleutel R&D-plan van China (Subsidienummer 2023YFB3210400).
....Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.
| Naam | Bedrijf | Catalogusnummer | Opmerkingen |
|---|---|---|---|
| BXPC2 cell line | Cell Bank of the Chinese Academy of Sciences | N/A | Human pancreatic adenocarcinoma cell line |
| CIBERSORT | N/A | N/A | Immune cell infiltration analysis |
| clusterProfiler package | Bioconductor | v4.8.0 | Gene Ontology (GO) and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) enrichment analyses |
| Dulbecco's Modified Eagle Medium (DMEM) | Thermo Fisher Scientific | 11965092 | Cell culture medium |
| Fetal bovine serum (FBS) | Thermo Fisher Scientific | A5256701 | Cell culture supplement |
| FHC cell line | Cell Bank of the Chinese Academy of Sciences | N/A | Human normal colonic epithelial cell line |
| GEO dataset (GSE128735) | Gene Expression Omnibus (GEO) | N/A | Public gene expression dataset for pancreatic adenocarcinoma |
| GEO dataset (GSE154778) | Gene Expression Omnibus (GEO) | N/A | Public single-cell RNA sequencing dataset for pancreatic adenocarcinoma |
| GEO dataset (GSE166555) | Gene Expression Omnibus (GEO) | N/A | Public single-cell RNA sequencing dataset for colorectal cancer |
| GEO dataset (GSE179285) | Gene Expression Omnibus (GEO) | N/A | Public gene expression dataset for inflammatory bowel disease |
| GEO dataset (GSE214695) | Gene Expression Omnibus (GEO) | N/A | Public single-cell RNA sequencing dataset for inflammatory bowel disease |
| GEO dataset (GSE24287) | Gene Expression Omnibus (GEO) | N/A | Public gene expression dataset for inflammatory bowel disease |
| GEO dataset (GSE62452) | Gene Expression Omnibus (GEO) | N/A | Public gene expression dataset for pancreatic adenocarcinoma |
| GEO dataset (GSE87211) | Gene Expression Omnibus (GEO) | N/A | Public gene expression dataset for colorectal cancer |
| ggplot2 package | CRAN | v3.4.2 | Data visualization |
| HCT116 cell line | Cell Bank of the Chinese Academy of Sciences | N/A | Human colorectal cancer cell line |
| ImageJ | National Institutes of Health (NIH) | v1.8.0 | Colony counting |
| jetPRIME Transfection Reagent | Polyplus | 101000046 | Cell transfection |
| Lipopolysaccharide (LPS) | Beyotime Co., Ltd | S1735 | Induction of an inflammation-mimicking IBD cell model |
| limma package | Bioconductor | v3.54.0 | Differential expression analysis |
| NCM460 cell line | Cell Bank of the Chinese Academy of Sciences | N/A | Human normal colonic epithelial cell line |
| org.Hs.eg.db package | Bioconductor | v3.23.1 | Gene annotation for enrichment analysis |
| PANC1 cell line | Cell Bank of the Chinese Academy of Sciences | N/A | Human pancreatic adenocarcinoma cell line |
| Penicillin–streptomycin | Thermo Fisher Scientific | 15140-122 | Antibiotic supplement for cell culture |
| pheatmap package | CRAN | v1.0.12 | Heatmap visualization |
| pROC package | CRAN | v1.19.0.1 | Receiver operating characteristic (ROC) analysis |
| PrimeScript RT Master Mix | Takara Bio | RR036A | Reverse transcription of RNA into cDNA |
| Primer sets for qRT-PCR | Tsingke Biotech Co., Ltd | N/A | Primer sequences reported in Reference 11 |
| R software | R Foundation for Statistical Computing | v4.1.2 | Statistical and bioinformatics analyses |
| Seurat package | CRAN | v4.0 | Single-cell RNA sequencing data preprocessing and analysis |
| siS100P | Tsingke Biotech Co., Ltd | N/A | Small interfering RNA targeting S100P |
| SingleR package | Bioconductor | v2.6.0 | Cell type annotation for single-cell RNA sequencing |
| STRING database | STRING Consortium | N/A | Protein-protein interaction analysis |
| SW1116 cell line | Cell Bank of the Chinese Academy of Sciences | N/A | Human colorectal cancer cell line |
| TB Green qPCR Mix | Takara Bio | RR430B | Quantitative real-time PCR |
| TCGA-CRC dataset | The Cancer Genome Atlas (TCGA) | N/A | Public colorectal cancer transcriptomic dataset |
| TRIzol reagent | Invitrogen | 15596-026 | Total RNA extraction |
| WGCNA package | CRAN | v1.73 | Weighted gene co-expression network analysis |
Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.