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转录组测序分析高尔基体蛋白73参与调控肝癌的作用机制

叶佩灵 嘉红云 彭亮

引用本文:
Citation:

转录组测序分析高尔基体蛋白73参与调控肝癌的作用机制

DOI: 10.3969/j.issn.1001-5256.2021.08.022
基金项目: 

广东省医学科学技术研究基金 (A2018153);

广州市卫生和计划生育科技项目 (20181A011072)

利益冲突声明: 本研究不存在研究者、伦理委员会成员、受试者监护人以及与公开研究成果有关的利益冲突。
作者贡献声明: 叶佩灵负责资料分析, 撰写论文; 嘉红云、彭亮负责课题设计, 指导文章撰写。
详细信息
    通信作者:

    嘉红云, hongyun_jia@163.com

  • 中图分类号: R735.7

Mechanism of action of GP73 in the regulation of liver cancer: An analysis based on transcriptome sequencing

Research funding: 

Medical Scientific Research Fund of Guangdong Province (A2018153);

Science and Technology Project of Guangzhou Health and Family Planning Commission (20181A011072)

  • 摘要:   目的  基于转录组分析技术, 探索高尔基体蛋白73(GP73)参与调控肝癌的作用机制。  方法  将肝癌细胞株Hep3B分为4组: GP73干扰组和对照组、GP73过表达组和对照组, 采用转录组测序技术检测4组样本mRNA的表达。根据测序数据筛选差异表达基因, 通过GO功能分析和KEGG富集分析差异表达基因。Western Blot实验验证信号通路相关蛋白的表达。符合正态分布的计量资料2组间比较采用t检验。  结果  通过分析Hep3B细胞干扰和过表达GP73后的差异表达基因, GO分析结果揭示了586个生物过程, GP73主要参与了细胞过程、单个组织的过程、生物调节等功能。KEGG分析表明GP73主要参与了PI3K-AKT、细胞因子/细胞因子受体相互作用、TNF、JAK-STAT等与肝癌密切相关的信号通路。Western Blot验证PI3K-AKT信号通路中的3个蛋白PI3K、p-AKT和AKT, 干扰组和过表达组的蛋白PI3K、p-AKT和对照组比较均有显著差异(P值均<0.05)。  结论  通过转录组测序和生物信息分析筛选到GP73主要参与调控肝癌的信号通路, 为阐明GP73对肝癌的作用机制提供了新的思路。

     

  • 图  1  干扰和过表达GP73后4个组的差异表达基因交叉分布情况

    图  2  干扰和过表达GP73后干扰组与过表达组差异表达基因的数目

    图  3  干扰和过表达GP73后差异表达基因分布图

    注: 横坐标表示对照组样品基因表达量(取对数), 纵坐标表示实验组样品基因表达量(取对数)。实验组样品相对于对照组样品, 红点表示基因表达量上调的基因, 绿点表示基因表达量下调的基因, 蓝点表示基因表达量没有显著变化的基因。

    图  4  干扰和过表达GP73后共同差异表达基因的热图

    图  5  差异表达mRNA排名前10位的GO分析富集条目

    图  6  共同差异表达基因的KEGG分析排名前17位的条目

    注: 纵坐标表示KEGG分析的条目, 横坐标表示显著差异表达基因的比例, 点的大小表示显著差异表达基因的数目, 点的颜色代表显著性, 表示不同的P值(0~1)。

    图  7  Western Blot验证PI3K、p-AKT、AKT基因在4组样本中的表达情况

    注: *, P<0.05。

    表  1  qRT-PCR引物序列表

    基因名称 Primer名称 序列(5′-3′) 产物长度(bp)
    GP73 GP73-F GCCGGAGCCTCGAAAAGAG 190
    GP73-R TTCCAGCTCCATGATCCGTG
    GAPDH GAPDH-F GAGTCAACGGATTTGGTCGT 185
    GAPDH-R GACAAGCTTCCCGTTCTCAG
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-01-20
  • 录用日期:  2021-04-12
  • 出版日期:  2021-08-20
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