Клиническая значимость, ландшафт иммунной инфильтрации и анализ функциональных сетей miR-192-5p при колоректальном раке

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

doi:10.3791/71908

Для просмотра этого контента требуется подписка на JoVE. Войдите или начните свой бесплатный пробный период.

Исследовательская статья

Клиническая значимость, ландшафт иммунной инфильтрации и анализ функциональных сетей miR-192-5p при колоректальном раке

72 просмотров

⸱

DOI:

10.3791/71908

⸱

1 сентября 2026 г.

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

В этой статье

Краткое содержание

В данном исследовании интегрированы общедоступные наборы данных, валидация на парных образцах тканей, анализы миграции клеток, прогнозирование сетей мишеней и анализ иммунных сигнатур для оценки роли miR-192-5p при колоректальном раке. Результаты указывают на несоответствие между данными экспрессии TCGA/GDC и локальными результатами qRT-PCR, а также предостерегают от чрезмерной интерпретации диагностической, прогностической, функциональной и иммунологической значимости данного микроРНК.

Аннотация

Колоректальный рак (КРР) представляет собой гетерогенное злокачественное новообразование, при котором микроРНК могут способствовать прогрессированию опухоли и поиску биомаркеров. В данном исследовании оценивалась клиническая значимость, иммунные ассоциации и функциональная сеть miR-192-5p при КРР путем интеграции биоинформатического анализа данных TCGA/GDC и GEO, валидации методом qRT-PCR в парных образцах тканей, прогнозирования мишеней, анализа иммунного профиля и экспериментов по заживлению ран на клетках HT29. Повторный анализ данных miRNA-seq из TCGA/GDC, включающий 616 опухолевых и 11 нормальных образцов COADREAD, показал более высокий уровень сигнала hsa-mir-192 в опухолевых образцах по сравнению с нормальными (критерий Манна-Уитни p = 9.96 x 10^-8). Та же тенденция наблюдалась в 11 парных случаях TCGA (медианная разница между опухолью и нормой = 3.13 log2[RPM + 1], критерий Уилкоксона p = 0.0029), тогда как локальный анализ qRT-PCR в парных клинических тканях подтвердил более низкую экспрессию зрелой miR-192-5p в тканях КРР. ROC-анализ на основе данных TCGA продемонстрировал четкое разделение между опухолью и нормой, однако анализ сбалансированного ресэмплинга и метод исключения одного нормального образца (leave-one-normal-out) подтвердили, что этот результат следует интерпретировать с осторожностью из-за ограниченного количества нормальных образцов. Клинико-патологический анализ выявил связь со стадией N и возрастом в когорте TCGA, в то время как стадии T и M не были значимыми в сводной таблице, а анализ общей выживаемости не показал значимой прогностической связи. Анализ потенциальных центральных генов (hub-genes) с использованием RNA-seq TCGA предоставил предварительные данные об экспрессии, корреляции и выживаемости, но не установил прямого воздействия miR-192-5p. Анализ иммунного профиля выявил гетерогенные, преимущественно слабые корреляции. Функционально трансфекция мимика miR-192-5p замедлила закрытие раны в клетках HT29. Эти результаты указывают на то, что miR-192-5p биологически значима для КРР, однако направление её экспрессии и клиническая интерпретация зависят от используемой платформы и требуют дальнейшего экспериментального подтверждения.

Введение

Колоректальный рак (КРР) является одним из самых распространенных злокачественных новообразований во всем мире и остается ведущей причиной смертности от рака¹^,². Несмотря на то, что колоноскопия, иммунохимический анализ кала, тест на метилирование SEPT9, циркулирующие опухолевые маркеры и молекулярное профилирование улучшили диагностику КРР и тактику клинического ведения пациентов³^,⁴, сохраняется значительная гетерогенность биологии опухоли, ответа на лечение и исходов заболевания⁵^,⁶^,⁷. Таким образом, биомаркеры, помогающие охарактеризовать биологию КРР, могут способствовать стратификации рисков и разработке более индивидуализированных терапевтических стратегий⁸.

МикроРНК (мРНК) представляют собой короткие некодирующие РНК длиной примерно 19–24 нуклеотида, которые регулируют экспрессию генов преимущественно посредством посттранскрипционных механизмов⁹. Нарушение экспрессии мРНК может влиять на пролиферацию, миграцию, инвазию и апоптоз раковых клеток, а также на иммунные взаимодействия и ответ на лечение¹⁰. Было сообщено, что miR-192-5p действует контекстно-зависимым образом при различных заболеваниях и видах рака, проявляя либо онкогенные, либо опухолево-супрессивные свойства в зависимости от типа ткани, молекулярного фона и экспериментальной системы¹¹^,¹²^,¹³^,¹⁴^,¹⁵^,¹⁶. При КРР в предыдущих исследованиях сообщалось об измененных профилях мРНК в клинических образцах и функциональной регуляции злокачественных фенотипов в клетках рака толстой кишки¹²^,¹⁴^,¹⁵. Однако анализ общедоступных баз данных не всегда показывает одиначное направление экспрессии, поэтому клиническая значимость, сеть мишеней и иммунные ассоциации miR-192-5p при КРР требуют тщательной оценки.

В настоящем исследовании оценивалась роль miR-192-5p при колоректальном раке (КРР) путем интеграции биоинформатического анализа данных TCGA/GDC и GEO, валидации методом qRT-PCR в парных клинических образцах тканей, проведения тестов на миграцию in vitro, предсказания потенциальных генов-мишеней, анализа обогащения путей и анализа корреляции с иммунным профилем. Исследование основывалось на гипотезе о том, что экспрессия зрелой miR-192-5p может быть снижена в тканях КРР и что данная молекула может оказывать опухолесупрессивный эффект. Поскольку повторный анализ данных miRNA-seq из TCGA/GDC показал противоположное направление экспрессии, полученные результаты следует интерпретировать как предварительные и зависящие от используемой платформы, а не как единый окончательный паттерн экспрессии.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

Данное исследование было проведено в соответствии с Хельсинкской декларацией. Одобрение было получено от Комитета по этике Медицинского университета Внутренней Монголии 21 октября 2021 года. От всех участников, включенных в исследование, было получено письменное информированное согласие.

Сбор клинических образцов

Парные образцы тканей КРР и прилегающих нераковых тканей были собраны у 45 пациентов, перенесших радикальную резекцию в период с декабря 2017 по февраль 2020 года. Ни один из пациентов не получал предоперационную лучевую или химиотерапию; пациенты с другими злокачественными новообразованиями были исключены. Прилегающая нераковая ткань была отобрана на расстоянии не менее 5 cm от края опухоли. Образцы были немедленно заморожены после хирургического удаления и хранились в жидком азоте до экстракции RNA. В когорту вошли 27 мужчин и 18 женщин; 13 пациентов были моложе 60 лет, 32 пациента — в возрасте 60 лет и старше. Клинико-патологические переменные включали диаметр опухоли, стадию по системе TNM, степень дифференцировки, наличие опухолевого тромба в сосудах, метастазы в лимфатических узлах и предоперационный уровень CEA.

Сбор и предварительная обработка открытых данных

Данные открытого доступа miRNA-seq, RNA-seq и клинические данные для TCGA-COAD и TCGA-READ были получены с портала Genomic Data Commons. Образцы первичных опухолей и нормальных тканей были идентифицированы согласно типу образцов GDC. Образцы метастатических и рецидивирующих опухолей были исключены из анализа дифференциальной экспрессии опухолевой и нормальной тканей. Для файлов TCGA miRNA-seq запись на уровне базы данных, определенная для данного анализа, была hsa-mir-192; значения экспрессии анализировались как log2(RPM + 1), где RPM обозначает количество чтений на миллион картированных чтений miRNA. В случаях наличия соответствующих образцов проводился как непарный, так и парный анализ опухолевой и нормальной тканей. Наборы данных GEO GSE89076 и GSE156355 использовались для скрининга потенциальных генов-мишеней. Дифференциально экспрессируемые гены из GEO отбирались с использованием скорректированного p < 0.05 и абсолютного значения log2 fold-change ≥ 2. Названия наборов данных были проверены на согласованность во всем тексте рукописи.

Диагностический, клинико-патологический и анализ выживаемости

Для оценки предварительного разделения опухолевых и нормальных тканей в TCGA-COAD, TCGA-READ и объединенной когорте COADREAD использовался анализ рабочей характеристики приемника (ROC-анализ). Поскольку количество нормальных образцов было небольшим, были проведены дополнительные анализы чувствительности, включая сбалансированный ресемплинг опухолевых и нормальных тканей с 5000 итерациями и анализ с исключением одного нормального образца (leave-one-normal-out analysis). Для анализа клинико-патологических ассоциаций образцы первичных опухолей были разделены на группы с высоким и низким уровнем экспрессии по медианному уровню экспрессии miR-192 в TCGA. Анализы повторяли для объединенной когорты COADREAD, а также отдельно для COAD и READ, если позволял размер выборки. Общая выживаемость оценивалась с помощью анализа Каплана-Мейера с использованием лог-рангового критерия и одномерной регрессии Кокса. Результаты диагностического, клинико-патологического анализа и анализа выживаемости представлялись отдельно, чтобы избежать преувеличения прогностических выводов.

Анализ потенциальных генов-мишеней и хабовых генов

Гены-мишени кандидаты были определены путем интеграции предсказаний miRWalk с данными о дифференциально экспрессируемых генах из наборов GSE89076 и GSE156355. Пересечение этих трех источников было отобрано для последующего поискового анализа. С помощью STRING была построена сеть белок-белковых взаимодействий, а ключевые гены (hub genes) были выбраны на основе степени узла и связности модулей с помощью анализа cytoHubba и MCODE в программе Cytoscape. Отобранные ключевые гены (KIF20A, TPX2, CDCA5, CCNB1, CDK1, PLP1, NRXN1, GRIK3 и KIF5C) были дополнительно проанализированы с использованием данных РНК-секвенирования TCGA. Различия в экспрессии между опухолевой и нормальной тканями, корреляция Спирмена с экспрессией miR-192 в TCGA и связь с общей выживаемостью были представлены в виде дополнительных поисковых анализов. Данные гены рассматривались только как потенциальные мишени; на основании биоинформатических данных не делались выводы о прямом связывании, эффекте спасения или регуляции на уровне белков ниже по каскаду.

Анализ обогащения GO и KEGG

Анализ обогащения по Gene Ontology (GO) и Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) был проведен для набора генов-кандидатов и значимых сетевых модулей. Термины GO были разделены на категории биологических процессов, клеточных компонентов и молекулярных функций. Результаты обогащения с p < 0.05 считались статистически значимыми и интерпретировались как сигналы путей для выдвижения гипотез, а не как экспериментально подтвержденные механизмы.

Экстракция РНК и анализ методом ОТ-ПЦР в реальном времени

Общую РНК экстрагировали из 45 пар образцов КРР и прилегающей нераковой ткани с использованием реагента TRIzol согласно протоколу производителя. Чистоту и концентрацию РНК оценивали спектрофотометрически; для обратной транскрипции использовали образцы со значениями A₂₆₀/A₂₈₀ от 1,8 до 2,1. qRT-PCR проводили с использованием системы обратной транскрипции miRNA и реагентов для miRNA qPCR на основе SYBR Green от TransGen Biotech. Обратную транскрипцию и амплификацию qPCR выполняли в соответствии с инструкциями производителя реагентов. Каждую реакцию qRT-PCR проводили в трех технических повторностях. В качестве внутреннего контроля использовали RNU6B. Праймеры для miR-192-5p были: 5'-GGGGCTGACCTATGAATTGA-3' (прямой) и 5'-CAGTGCAGGGTCCGAGGT-3' (обратный). Праймеры для RNU6B были: 5'-ATTGGAACGATACAGAGAAGATT-3' (прямой) и 5'-GGAACGCTTCACGAATTTG-3' (обратный). Для оценки специфичности амплификации (при поддержке платформы qPCR) использовали анализ кривых плавления. Относительную экспрессию рассчитывали методом 2^-ΔΔCt. Результаты анализа пар опухолевой и прилегающей тканей обрабатывали как парные клинические измерения.

Культивирование клеток и трансфекция

Линия клеток колоректального рака (КРР) человека HT29 была получена из коллекции клеток лаборатории авторов, прошла аутентификацию и проверку на отсутствие контаминации микоплазмой. Клетки HT29 культивировали в среде McCoy's 5A с добавлением 10% эмбриональной телячьей сыворотки, 100 U/mL пенициллина и 100 µg/mL стрептомицина при 37 ^oC в атмосфере 5% CO₂. Пассирование клеток проводили при достижении ими примерно 80% конфлюэнтности. Мимики miR-192-5p и олигонуклеотид отрицательного контроля con238 были приобретены в компании Sangon Biotech (Шанхай, Китай) и использованы для транзиентной трансфекции. Клетки HT29 высевали в 6-луночные планшеты и трансфицировали при достижении плотности клеток примерно 20–30% с использованием конечной концентрации олигонуклеотидов 50 nM и протокола липидной трансфекции согласно инструкциям производителя реагента. Точное соотношение реагента к олигонуклеотиду и количество реагента соответствовали рекомендуемому протоколу производителя, зафиксированному в лабораторных записях авторов. Клетки инкубировали с трансфекционными комплексами в стандартных условиях культивирования; последующая визуализация трансфекции и анализ заживления ран проводили после трансфекции в соответствии с графиком эксперимента. В настоящее исследование были включены данные только по клеткам HT29.

Анализ заживления ран

Трансфецированные клетки HT29 высевали в 6-луночные планшеты и культивировали до формирования сплошного монослоя. С помощью стерильного наконечника пипетки объемом 200 µL создавали линейную царапину, после чего отделившиеся клетки удаляли путем промывки PBS. Затем среду заменяли на безсывороточную среду, чтобы минимизировать влияние пролиферации при оценке миграции. Снимки зоны повреждения делали через 0 h, 24 h и 48 h. Тест на заживление ран проводили в трех независимых биологических повторностях, при этом для каждой группы и каждой временной точки измеряли несколько микроскопических полей. Ширину раны количественно определяли по микрофотографиям с помощью программного обеспечения для анализа изображений; точная версия ПО, использовавшегося для исходных измерений, в исходных записях отсутствовала. Скорость заживления ран рассчитывали по формуле: [(ширина раны в 0 h - ширина раны в указанный момент времени) / ширина раны в 0 h] x 100%. Поскольку доступные данные рукописи не содержат отдельного контрольного эксперимента на пролиферацию, результаты заживления ран интерпретировали как связанные с миграцией, однако не исключали полностью влияние пролиферационных эффектов.

Корреляционный анализ иммунного профиля

Связь между экспрессией miR-192 в данных TCGA и иммунными сигнатурами была переоценена с использованием данных RNA-seq первичных опухолей. В анализ корреляции показателей сигнатур были включены в общей сложности 425 образцов опухолей с соответствующими данными miRNA и RNA-seq. Экспрессия miR-192 продемонстрировала статистически значимую, но слабую отрицательную корреляцию с несколькими иммунными сигнатурами после коррекции на ложноположительный результат (FDR), включая Tfh-клетки (rho = -0.205, FDR = 0.00049), активированные дендритные клетки (rho = -0.186, FDR = 0.00098), Treg-клетки (rho = -0.185, FDR = 0.00098), плазмоцитоидные дендритные клетки (rho = -0.169, FDR = 0.0027) и макрофаги (rho = -0.149, FDR = 0.0092). Положительные корреляции наблюдались преимущественно для сигнатур эозинофилов (rho = 0.139, FDR = 0.0155) и Th17-клеток (rho = 0.121, FDR = 0.0296). Эти результаты указывают на гетерогенные и в целом слабые иммунные связи, а не на единообразный паттерн положительной иммунной инфильтрации.

Статистический анализ

Статистический анализ проводили с помощью программного обеспечения GraphPad Prism 9.0, SPSS 25.0 и R 3.6.3. Непрерывные переменные были представлены в виде среднего значения ± стандартного отклонения или медианы с межквартильным размахом, в зависимости от распределения. Для сравнения парных образцов тканей (опухоль и прилегающая ткань) использовали парные тесты. В случаях, когда допущения о нормальности распределения не соблюдались, применяли непараметрические тесты. Для предварительного анализа диагностической разделительной способности использовали ROC-кривые, сбалансированное ресемплирование и анализ с исключением одного нормального образца (leave-one-normal-out); для оценки взаимосвязей категориальных клинико-патологических признаков — критерий хи-квадрат; для анализа выживаемости — логарифмический ранговый критерий и модели Кокса; а для анализа иммунных показателей и хаб-генов — корреляцию Спирмена. Двустороннее значение p < 0.05 считалось статистически значимым; для корреляций иммунных сигнатур приводилась поправка на ложноположительный результат (FDR).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

Анализ экспрессии в общедоступных наборах данных и парных клинических образцах тканей

Профиль экспрессии miR-192 был повторно проанализирован с использованием данных miRNA-seq из баз TCGA-COAD и TCGA-READ, полученных из GDC (Рисунок 1). В этих файлах запись на уровне базы данных была аннотирована как hsa-mir-192, а не напрямую как зрелая форма hsa-miR-192-5p; следовательно, этот результат из общедоступной базы данных интерпретировался как сигнал T...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

В данном исследовании оценивалась клиническая и биологическая значимость miR-192-5p при колоректальном раке (КРР) путем сочетания анализа общедоступных наборов данных, локальной валидации на тканях, прогнозирования сети мишеней, анализа иммунного профиля и экспериментов по миграции in vitro. В ходе анализа использовались верифицированные определения образцов TCGA, по возможности проводилось разделение COAD и READ, применялись значения miRNA в формате log2(RPM + 1), разграничивались парные и непарные сравнения, проверялас...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

Авторы не заявляют о наличии конфликта интересов.

Благодарности

Авторы благодарят Лабораторию молекулярной диагностики опухолей Медицинского университета Внутренней Монголии за техническую поддержку. Работа была выполнена при поддержке Научно-исследовательского проекта Комиссии по здравоохранению города Яньчэн (грант № YK2023101), который также оплатил сбор за обработку статьи.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
Имя	Компания	Каталожный номер	Комментарии
0,25%+2:60 трипсин-ЭДТА	Biological Industries	03-054-1	Переваривание/пассаж клеток
10% персульфат аммония	Solarbio Science & Technology Co., Ltd.	A8090	Реагент для SDS-PAGE
10% додецилсульфат натрия	Solarbio Science & Technology Co., Ltd.	SIS1070	Реагент для SDS-PAGE
4x буфер для нанесения белков	Solarbio Science & Technology Co., Ltd.	P1016	Подготовка белковых образцов
Ультранизкотемпературный морозильник -80 °C	Qingdao Haier Biomedical Co., Ltd.	https://www.haiermedical.com/	Хранение образцов
Реагент Anti-Myc для удаления микоплазм	Wuhan Procell Life Science & Technology Co., Ltd.	P-CMR-001	Деконтаминация микоплазм
Наборы праймеров для ARL2, BATF2, MEN1 и бета-актина	Sangon Biotech Co., Ltd., Shanghai, China	Синтезировано на заказ	Праймеры для qPCR мРНК
Автоматический ридер микропланшетов	PerkinElmer, USA	VICTOR Nivo	Измерение абсорбции
Набор для анализа белка BCA	Thermo Fisher Scientific	23225	Количественное определение белка
Бокс биологической безопасности / ламинарный шкаф	Qingdao Haier Biomedical Co., Ltd.	https://www.haiermedical.com/	Асептическое культивирование клеток
Камера для подсчета клеток / гемоцитометр	Shanghai Qiujing Biochemical Reagent Instrument Co., Ltd.	http://www.shqiujing.net/	Подсчет клеток
Набор для подсчета клеток-8 (CCK-8)	Biosharp	BS350B	Анализ пролиферации/цитотоксичности клеток
Флаконы для культивирования клеток, культуральные планшеты, центрифужные пробирки и наконечники для пипеток	Corning	https://www.corning.com/in/en.html	Общие расходные материалы для культивирования клеток
Набор для анализа клеточного цикла и апоптоза	Meilun Biotechnology Co., Ltd., Dalian, China	https://www.chemicalbook.com/ShowSupplierProductsList13366/0_EN.htm	Проточная цитометрическая анализ клеточного цикла/апоптоза
CO2-инкубатор для клеток	Qingdao Haier Biomedical Co., Ltd.	https://www.haiermedical.com/	Культивирование клеток
Олигонуклеотид con238 (отрицательный контроль)	Sangon Biotech Co., Ltd., Shanghai, China	Синтезировано на заказ	Контроль трансфекции
Программное обеспечение Cytoscape	Cytoscape Consortium	https://cytoscape.org/	Визуализация сетевых модулей и хаб-генов
Цифровой термостатический магнитный перемешиватель	Changzhou Saipu Experimental Instrument Factory	https://czxtyq.en.alibaba.com/	Приготовление растворов
Электрический термостатический сушильный шкаф	Nanjing Wohuan Technology Industry Co., Ltd.	https://www.wtsensor.com/about-wt/aboutwt/	Сушка/стерилизация
Система электрофореза	Bio-Rad Laboratories	Mini-PROTEAN 3 Cell	Гелевый электрофорез
Система электропереноса	Hoefer	TE77XP	Перенос белков
Фетальная бычья сыворотка	Biological Industries	04-001-1ACS	Добавка для культивирования клеток
Проточный цитометр	ACEA Biosciences	NovoCyte	Проточная цитометрия
Флуоресцентный инвертированный микроскоп	Ningbo Sunny Instruments Co., Ltd.	https://www.sunny-instrument.com/en	Визуализация клеток и заживления ран
Портал GDC/TCGA	National Cancer Institute	База данных открытого доступа	Общедоступные данные miRNA-seq, RNA-seq и клинические данные
База данных GEO	National Center for Biotechnology Information	GSE89076 и GSE156355	Общедоступные наборы данных экспрессии генов
GraphPad Prism	GraphPad Software	Версия 9	Статистический анализ и построение графиков
Высокоскоростная охлаждаемая центрифуга	Shanghai Huxiangyi Centrifuge Instrument Co., Ltd.	https://www.bioridgecentrifuge.com/	Подготовка образцов
Клетки HT29	Сток клеток из лаборатории авторов	Не применимо	Линия клеток рака толстой кишки человека
Программное обеспечение для анализа изображений	ImageJ	Не применимо	Количественное определение ширины раны
Система визуализации	Tanon Science & Technology Co., Ltd.	Tanon-5200	Визуализация гелей/блоттинга
Система динамического наблюдения за клетками и функционального анализа IncuCyte S3	Beijing Sensi Wantong Technology Co., Ltd.	IncuCyte S3	Визуализация живых клеток/функциональный анализ
Интеллектуальная термостатическая водяная баня	Leica	HI1210	Инкубация с контролем температуры
Лентивирус и реагент для инфекции	Shanghai GeneChem Co., Ltd.	https://synapse.patsnap.com/organization/04ffbf33ff2a6311226a8fa05498cec4	Стабильная трансдукция клеток
Ручные пипетки	Gilson	PIPETMAN P	Работа с жидкостями
Базовая среда McCoy's 5A	Wuhan Procell Life Science & Technology Co., Ltd.	PM150710	Среда для культивирования клеток HT29
Медицинская центрифуга	Производитель из Чжухая не указан	3200	Подготовка образцов
Медицинский холодильник-морозильник	Qingdao Haier Biomedical Co., Ltd.	https://www.haiermedical.com/	Хранение реагентов/образцов
Суперчувствительный химилюминесцентный субстрат ECL Meilunbio Fixer	Meilun Biotechnology Co., Ltd., Dalian, China	MA0186	Детекция иммуноблоттинга
Микроцентрифуга	Beijing DLAB Scientific Co., Ltd.	https://www.dlabsci.com/	Подготовка образцов
Наборы праймеров для miR-192-5p и U6	TIANGEN Biotech Co., Ltd., Beijing, China	Синтезировано на заказ	Праймеры для qPCR miRNA
Мимик miR-192-5p	Sangon Biotech Co., Ltd., Shanghai, China	Синтезировано на заказ	Олигонуклеотид для транзиторной трансфекции
Набор для синтеза первой цепи кДНК miRNA miRcute Enhanced	TIANGEN Biotech Co., Ltd., Beijing, China	KR211	Обратная транскрипция miRNA
Набор для флуоресцентного количественного определения miRNA miRcute Enhanced (SYBR Green FP)	TIANGEN Biotech Co., Ltd., Beijing, China	FP411	qPCR miRNA
miRWalk	Публичная база данных	Веб-база данных	База данных для предсказания мишеней miRNA
Нитроцеллюлозная мембрана	Millipore	HATF00010	Мембрана для переноса белков
Обезжиренное сухое молоко	Solarbio Science & Technology Co., Ltd.	D8340	Блокирующий реагент для иммуноблоттинга
Парные ткани рака толстой кишки и прилегающие нераковые ткани	Учреждение авторов	Не применимо	Клинические образцы
ПЦР-пробирки	Corning	PCR-02-C	Подготовка к ПЦР/qRT-ПЦР
Раствор пенициллина-стрептомицина	Biological Industries	03-031-1B	Антибиотик для культивирования клеток
Набор PerfectStart Uni RT&qPCR	TransGen Biotech Co., Ltd., Beijing, China	AUQ-01	Обратная транскрипция мРНК и qPCR
Фосфатно-солевой буфер (PBS)	Biological Industries	02-023-1A	Буфер для промывки клеток
Преокрашенный белковый маркер	Fermentas	26619	Маркер молекулярной массы белка
Система приготовления чистой воды	China Moer	Нет данных	Приготовление чистой воды
Пуромицин	Phygene	PH1143	Селекция трансдуцированных клеток
Программное обеспечение R	R Foundation for Statistical Computing	Версия 3.6.3	Статистический анализ и биоинформатика
Буфер для быстрого переноса	Crisbio	Не применимо	Электроперенос белков
Система ПЦР в реальном времени с флуоресцентным количественным определением	Applied Biosystems (ABI), USA	Нет данных	Детекция qRT-ПЦР
Лизирующий буфер RIPA	Solarbio Science & Technology Co., Ltd.	R0020	Экстракция белков
Микроцентрифужные пробирки, свободные от РНКазы	Corning	3208	Работа с РНК
Среда для криоконсервации клеток без сыворотки	New Cell & Molecular Biotech Co., Ltd.	C40100	Криоконсервация клеток
SPSS Statistics	IBM	Версия 25	Статистический анализ
Стабилизированный разбавитель антител	Solarbio Science & Technology Co., Ltd.	Не применимо	Разведение первичных/вторичных антител
Стерильные наконечники для пипеток	Wuhan Servicebio Technology Co., Ltd.	TP-10-C	Инструмент для создания царапин (рана)
База данных STRING	STRING Consortium	Веб-база данных	Анализ сетей белок-белковых взаимодействий
TEMED	Solarbio Science & Technology Co., Ltd.	T8090	Реагент для SDS-PAGE
TransZol Up	TransGen Biotech Co., Ltd., Beijing, China	ET111-01	Экстракция РНК
Буфер Tris-HCl, pH 6,8	Solarbio Science & Technology Co., Ltd.	T1020	Буфер для разделяющего геля SDS-PAGE
Буфер Tris-HCl, pH 8,8	Solarbio Science & Technology Co., Ltd.	T1010	Буфер для концентрирующего геля SDS-PAGE
Tween-20	Solarbio Science & Technology Co., Ltd.	T8220	Реагент для промывки иммуноблотта
Вертикальный паровой стерилизатор	Shanghai Boxun Medical Biological Instrument Corp.	BXM-30R	Стерилизация

Ссылки

Sung, H. et al. Global Cancer Statistics 2020: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. CA Cancer J Clin. 71 (3), 209-249 (2021).
Siegel, R. L., Miller, K. D., Jemal, A. Cancer statistics, 2019. CA Cancer J Clin. 69 (1), 7-34 (2019).
Issa, I. A., Noureddine, M. Colorectal cancer screening: an updated review of the available options. World J Gastroenterol. 23 (28), 5086-5096 (2017).
Song, L., Jia, J., Peng, X., Xiao, W., Li, Y. The performance of the SEPT9 gene methylation assay and a comparison with other CRC screening tests: a meta-analysis. Sci Rep. 7 (1), 3032 (2017).
Linnekamp, J. F., Wang, X., Medema, J. P., Vermeulen, L. Colorectal cancer heterogeneity and targeted therapy: a case for molecular disease subtypes. Cancer Res. 75 (2), 245-249 (2015).
Sveen, A., Kopetz, S., Lothe, R. A. Biomarker-guided therapy for colorectal cancer: strength in complexity. Nat Rev Clin Oncol. 17 (1), 11-32 (2020).
Whiffin, N. et al. Identification of susceptibility loci for colorectal cancer in a genome-wide meta-analysis. Hum Mol Genet. 23 (17), 4729-4737 (2014).
Ballman, K. V. Biomarker: predictive or prognostic? J Clin Oncol. 33 (33), 3968-3971 (2015).
Bartel, D. P. MicroRNAs: genomics, biogenesis, mechanism, and function. Cell. 116 (2), 281-297 (2004).
Forterre, A., Komuro, H., Aminova, S., Harada, M. A comprehensive review of cancer microRNA therapeutic delivery strategies. Cancers (Basel). 12 (7), 1852 (2020).
Ren, F. J., Yao, Y., Cai, X. Y., Fang, G. Y. Emerging role of miR-192-5p in human diseases. Front Pharmacol. 12, 614068 (2021).
Nagy, Z. B. et al. Colorectal adenoma and carcinoma specific miRNA profiles in biopsy and their expression in plasma specimens. Clin Epigenetics. 9, 22 (2017).
Hanzelmann, S., Castelo, R., Guinney, J. GSVA: gene set variation analysis for microarray and RNA-seq data. BMC Bioinformatics. 14 (1), 7 (2013).
Staiteieh, S. A. et al. Study of microRNA expression profiling as biomarkers for colorectal cancer patients in Lebanon. Mol Clin Oncol. 16 (2), 39 (2022).
Przygodzka, P. et al. Regulation of miRNAs by Snail during epithelial-to-mesenchymal transition in HT29 colon cancer cells. Sci Rep. 9 (1), 2165 (2019).
Sun, C. Y., Zhang, X. P., Wang, W. Coordination of miR-192 and miR-22 in p53-mediated cell fate decision. Int J Mol Sci. 20 (19), 4768 (2019).
Zhao, L., Wang, B., Sun, L., Sun, B., Li, Y. Association of miR-192-5p with atherosclerosis and its effect on proliferation and migration of vascular smooth muscle cells. Mol Biotechnol. 63 (12), 1244-1251 (2021).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Больше статей

Анализ TCGA валидация методом qRT-PCR поиск биомаркеров анализ заживления ран иммунная сигнатура анализ хабовых генов