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对于番茄基因,一加一并不总是等于二
For tomato genes, one plus one doesn't always make two 对于番茄基因,一加一并不总是等于二by Cold Spring Harbor Laboratory通过 冷泉港实验室 Different combinations of mutations can affect the size of tomatoes unpredictably. In this image, the first column shows an unmutated (WT) tomato. The second and third columns show tomatoes with a single mutation in a region of the promoter (R1 or R4) for fruit size gene SlCV3. The individual mutations have little effect on fruit size. But the combination of these two mutat
2021-04-13 21:06:12
最早的欧洲人的基因组
古代基因组为最早的欧洲人及其与尼安德特人的关系提供了新的启示2021年4月7日尼安德特人 一个国际研究小组已经对大约45,000年前居住在保加利亚的Bacho Kiro Cave的欧洲最古老的有日期安全的现代人类的基因组进行了测序。通过将他们的基因组与后来在欧洲和亚洲生活的人的基因组进行比较,德国莱比锡马克斯·普朗克进化人类学研究所的研究人员表明,欧洲的这一早期人类群体为后来的人们,特别是当今的人类贡献了基因。东亚人。研究人员还在Bacho Kiro Cave人的基因组中鉴定出大量尼安德特人DNA,表明他们的家族历史中约有五到七代的尼安德特人祖先。这表明当第一个现代人类到达欧洲时,与尼安德特人的混合是规则而不是例外。 在2016年保加利亚的Bacho Kiro Cave洞穴开挖期间,Niche 1区域(左)和Main区域(右)。前景中的水泥区域先前是在1970年代开挖的。新的挖掘工作在这些挖掘工作停止的地方进行。©MPI-EVA /尼古拉·扎赫列耶夫(Nikolay Zaheriev)去年,由国家考古研究所的研究人员领导的研究小组与保加利亚科学院博物馆和德国马克斯·普朗克进化人类学研究所一起报告了发现与最初的旧石器时代直接相关的现代人类遗骸的发现。保加利亚Bacho Kiro洞穴现场的石制工具。在山洞中发现的最古老的人直接是放射性碳,可追溯到43,000至46,000年前。因此,它们是现代人类在欧亚大陆中纬度地区的最早已知传播。Mateja Hajdinjak及其同事现在对在Bacho Kiro洞穴中发现的5个人的基因组进行了测序。四个人的年龄介于43,000至46,000岁之间,并与属于原始上古石器时代的石器一起被发现,该石器是欧亚大陆与现代人类相关的最早文化。在山洞中发现的另外一个人大约有35,000年的历史,并使用较新类型的石器发现。以前曾认为,旧石器时代初期的人消亡了,而没有为后来到达的现代人类带来基因上的贡献。但是,研究人员现在表明,最古老的Bacho Kiro Cave个体或与之密切相关的群体为当今人们贡献了基因。出奇,这种贡献特别是在东亚和美洲发现,而不是在Bacho Kiro Cave人居住的欧洲。这些与亚洲的遗传联系反映了最初的上古石器时代的石器和Bacho Kiro洞穴中发现的个人装饰品与欧亚大陆至蒙古发现的工具和古代珠宝之间的联系。  个体之间的遗传差异  在主要地区的Bacho Kiro洞穴中发现的现代人类的第二下臼齿,与最初的旧石器时代石器相关。来自该个体的全基因组数据表明,他的尼安德特人祖先不到六代。在洞穴的Niche 1区的第一层中发现了同一个人的另一个人类碎片。©MPI-EVA /罗森·斯帕索夫(Rosen Spasov) 重要的是,后来在Bacho Kiro洞穴中发现的35,000岁的人属于一个与该洞穴早期居民在基因上有区别的群体。这表明欧洲现代人类的最早历史可能是动荡不安的,涉及人口替代。Bacho Kiro Cave最早的人生活在尼安德特人还在的时候。因此,研究人员在他们的基因组中扫描了尼安德特人DNA的片段。“我们发现Bacho Kiro Cave个体的尼安德特人血统比几乎所有其他早期人类要高,只有来自罗马尼亚的40,000岁的个体除外。至关重要的是,大多数这种尼安德特人的DNA都延伸得非常长。这表明这些人的家谱中有尼安德特人的祖先约五到七代。” Mateja Hajdinjak说。尽管只有少数现代人的基因组与一些最后的尼安德特人同时生活在欧亚大陆,但几乎所有这些人都是最近的尼安德特人祖先。“结果表明,最早到达欧亚大陆的现代人类经常与尼安德特人混合。他们甚至可能已被尼安德特人的居民所吸收。直到后来,更大的现代人类才到达并取代了尼安德特人。”协调基因研究的SvantePääbo说。点击:使用文档翻译功能更多生物学分类文章更多翻译教程文章 免责声明:福昕翻译只充当翻译功能,此文内容及相关信息仅为传递更多信息之目的,仅代表作者个人观点,与本网站无关,版权归原始网站所有。仅供读者参考,并请自行核实相关内容。若需要浏览原文、下载参考文献等,请自行搜索文中提到的原文网站进行阅读。来源于:mpg
2021-04-12 14:14:41
基于11个基因特征预后指数,可预测结直肠癌的系统性复发
  善奎金,#1,2 善,扬金,#3 赞郁金,2,4 善阂卢武铉,2,4 叶金哈,2,4 宗Lyul李,2,4 Haejeong许,1 Dong-亨卓,2,5 菊SEOG李,6 雍酥嗯金,2,3和 金千金2,4    摘要:   大约一半的结直肠癌(CRC)患者经历疾病复发和转移,这些个体由于其临床和生物学多样性而常常对治疗无反应。在这里,我们旨在确定由一个小的基因组组成的预后标志,以精确地预测CRC异质性。我们使用从130名CRC患者的主要组织样本中产生的RNA-seq数据进行了转录组分析。开发了基于复发相关基因的预后指数(PI),并在两个较大的独立CRC患者队列中进行了验证(n = 795)。使用Kaplan-Meier图,对数秩检验,Cox回归分析和RT-PCR分析评估了PI与CRC患者的预后之间的关联。在130例CRC患者中进行转录组分析,发现了两种与系统性复发相关的不同亚型。途径富集和RT-PCR分析显示PI系统中包含11个基因标记,这是CRC的重要预后指标。多变量和子集分析表明,PI是一个独立的危险因素(HR = 1.812,95%CI = 1.342–2.448,P <0.001)具有预测价值,可识别对辅助化疗反应最差的低危II期患者。最后,与先前报道的共识分子亚组(CMS)进行的比较分析表明,根据PI分类的高危患者发现,与CMS4相似的独特分子特性与不良预后相关。这种基于11个基因特征的新型PI预测因子可能代表了一种替代诊断工具,可用于识别高危CRC患者并预测应答最差的患者进行辅助化疗。   关键词:癌症基因组学,预后标志物,结直肠癌 1. 介绍   大肠癌(CRC)是全球第三大最常见的癌症,也是癌症死亡的第四大诱因1。尽管病理分期是预后和确定CRC 2辅助化疗治疗的金标准,但很少有研究可作为特定阶段复发的预测工具。手术完全切除后,大量的结直肠癌患者的复发,大约一半患者的III期疾病复发在5年内3,4。有关II期CRC辅助治疗的国际指南建议,从观察到采用单药或联合治疗的化疗方案,应视高风险特征的存在而定,包括低分化的组织学,淋巴血管浸润,神经周浸润, <12个淋巴结的恢复,肠梗阻,局部穿孔或切缘阳性5。已经进行了一些前瞻性研究来探讨辅助化疗在II期CRC中的作用,但辅助治疗的价值仍存在争议5。当前的国家综合癌症网络指南并未明确定义高危II期结肠癌,因为许多具有高危特征的患者没有复发,而有些患者被认为是中等风险6。   但是,根据世界卫生组织(WHO:http : //www.who.int/cancer/en/)的报告,结肠癌是男女中最普遍的癌症类型之一,占50%的患者患有这种类型的癌症的人会在疾病过程中发生转移,主要是在肝,肺或两者之间。目前,转移性切除CRC的患者的分离的肝和/或肺转移仍是潜在固化的唯一选择6,7。但是,即使将切除术与现代辅助性全身治疗方案相结合,这种治疗也只能治愈20%的患者,并且由于肿瘤的进展和扩散而大多无效。因此,迫切需要对CRC的更好的分子理解,以便早期和准确的患者预后,从而使精确的药物得以治愈8。   复发可分为局部和全身两种。局部复发定义为在吻合处,肠系膜或淋巴结或腹膜处发生的疾病9。在这里,我们研究了使用多个队列的CRC患者中与全身复发相关的公认遗传指标,这些指标占据了大多数复发,无论手术的治愈潜力如何。为了探索与CRC全身复发相关的所有可能基因,我们对转录组数据进行了全基因组调查,并试图区分具有与CRC复发相关的独特生物学特征的CRC亚组。通过实验分析,我们还验证了基因签名和CRC复发之间的强关联。 2. 材料和方法 2.1. 患者和组织样本   我们分享了以前研究的组织样本中的RNA-seq数据,这些样本仅从130名CRC患者(作为训练集)的结肠或直肠原发部位获得,以寻找差异表达的基因及其功能,以了解其病理特征。淋巴管和神经周浸润10。在2008年至2015年之间,所有患者均在Asan医疗中心(韩国首尔市AMC)接受了治疗,其中分别有72例和58例无系统性复发和系统性复发的患者(补充表S1))。在II期疾病患者中,高危人群使用5-FU /亚叶酸钙进行治愈性手术后的术后辅助化疗,而年轻患者有时使用FOLFOX。否则,对于晚期III和IV期患者,建议单独或联合使用FOLFOX,FOLFIRI和生物制剂。如前所述11进行术后辅助化疗或术后放化疗。在这项研究中,系统性复发被认为是系统性疾病的CRC复发,并且在诊断时被认为是转移性CRC(即IV期)。   在征得每个患者的同意后,所有的肿瘤样品均获得了组织样品捐赠并接受了检查。根据《赫尔辛基宣言》,该研究方案已获得阿山医学中心机构审查委员会(注册号2018-0087)的批准。 2.2. RNA提取,RNA序列实验和数据处理   如先前所述进行RNA提取和RNA-seq实验12。智人的参考基因组序列数据是从美国国家生物技术信息中心(NCBI)基因组数据库(程序集ID:GRCh38)获得的。将Kallisto应用于组织样品,以对参照基因组的读数进行定位和定量(版本0.43.1)。为了估计基因表达水平,为每个样品计算了每百万转录本(TPM)映射的读取值。在R语言环境(版本3.2.5)中使用分位数归一化对TPM数据进行归一化。补充表S2中介绍了AMC队列中RNA-seq数据的测序范围。RNA-seq生成的数据集可在NCBI Gene Expression Omnibus公共数据库中获得,数据序列号为GSE50760和GSE107422。 2.3. CRC患者的公共数据集   为了开发和验证预测CRC疾病复发的分类器,我们收集了两个大型的CRC患者公开数据集:基因表达数据来自法国国立国会抗癌组织(CIT)计划CIT队列(GSE39582,n  = 566)13,基因表达数据来自从皇家墨尔本医院,西部医院,澳大利亚彼得·麦卡勒姆癌症中心和H. Lee Moffitt癌症组织的组织中检索到的新鲜冷冻肿瘤标本美国中心(AUS队列,GSE14333,n  = 229)14。使用Affymetrix人类基因组U133 Plus 2.0平台生成了CIT和AUS队列的所有基因表达数据。这些患者队列的详细信息已在先前的文献12中进行了描述,所有患者队列(包括AMC队列)的基线特征在补充表S1中进行了说明。在这项研究中,无病生存期(定义为从手术到首次确诊复发的时间)被认为是主要终点。根据IV期患者的严重倾向(44.6%),在我们的训练队列中无法进行足够的生存分析。 2.4. 统计分析   为了确定与CRC的系统性复发高度相关的基因列表,我们对AMC队列的转录组数据应用了点双序列相关性测试,并选择了与疾病复发具有显着相关系数的基因(| r |> 0.3和P  <0.001) 。使用由与复发相关的基因组成的基因表达数据矩阵,进行以中心相关系数作为相似性度量和完全连锁聚类方法的分层聚类分析。根据样本群,将CRC患者分为两个亚组,在这两个亚组之间,使用Fisher精确检验评估疾病复发频率的差异。使用Ingenuity Pathway Analysis工具进行了功能富集分析。   为了开发用于与CRC每个患者的预后指数(PI),我们通过使用用于从CIT队列的基因的Cox回归系数一个先前开发的策略12,15,16。每个患者的PI计算为每个基因的分数,这是由通过其相应的系数(即,PI =Σ考克斯基因的系数的基因的表达水平乘以衍生的总和ģ我 ×基因的表达值ģ我)。然后,以风险评分的中位数截止为阈值,将患者分为两组(即复发的高风险或低风险)。从CIT队列获得的每个基因的系数直接应用于来自AUS队列的数据,以将患者分为高风险和低风险组。   Kaplan–Meier方法用于计算复发时间,并使用对数秩统计来评估两组之间的生存差异。使用多变量Cox比例风险模型评估PI与已知临床病理因素之间的预后关联。应用了后退步骤程序来优化具有最多信息量的变量17的多元模型。为了估计亚组之间基因表达差异的重要性,对每个基因进行了两次样本t检验。R语言环境软件(3.5.1版)主要用于统计分析,其中生存分析是使用APPEX平台18进行的。   为了比较PI显示的亚组与先前报道的共有分子亚型(CMS)19之间的比较分析,我们采用了CMS联盟提供的CMS分类器进行分层。在AMC和AUS队列中,CRC患者分为四种CMS亚型。在CIT队列的情况下,CMS分类数据可作为调查的补充材料,在本研究中用于比较分析19。 2.5. 实时逆转录聚合酶链反应(RT-PCR)分析   为了确定基因与CRC全身复发之间的关联,根据RN Plus迷你试剂盒(QIAGEN#74136)从AMC队列中排除的CRC患者中分离出RNA(1μg)。将分离的RNA样品用Superscript II逆转录酶(Invitrogen,Carlsbad,CA)在42°C下反转录1 h,在85°C下反转录5 min,并使用定量RT-PCR和补充表中所述的引物组进行扩增S3。对于定量RT-PCR,使用2×SYBR Green Supermix(Bio-Rad,Hercules,CA)和CFX96TM光学模块(Bio-Rad Inc.,Foster City,CA)通过以下扩增方案分析100 ng cDNA:在95°C下进行3分钟,然后在95°C下进行40个循环20 s,在(56–60°C)下进行20 s退火,然后在72°C下进行20 s延伸。扩增编码β-肌动蛋白的基因作为对照。通过比较阈值循环(Ct)方法分析靶mRNA的相对定量。 3. 结果 3.1. 通过转录组谱分析鉴定CRC中两种不同的预后亚型   我们首先使用AMC队列的数据评估了系统性复发与基因表达之间的相关性。当估计疾病复发与基因表达水平之间的相关系数时(点-二重相关检验,P  <0.001,| r |> 0.30),共鉴定出1160个与系统性复发相关的表达变化的基因特征。使用这些基因,我们进行了层次聚类分析,将CRC样本分为两个子类(聚类1和2;图2。图1a)。1a)。比较两个样本组之间的全身复发率,组1的复发率(69.09%,55中的38)显着高于组2的复发率(26.67%,75中的20)。CRC簇之间疾病复发的差异具有统计学意义(Fisher's精确检验,优势比为6.049,95%置信区间(CI)= 2.675–14.261,P  <0.001;图。1b)。探索了1160个基因的表达模式,我们发现了一个独特的基因子集,其在样品簇1中的表达比在簇2中的表达更高(图1中有152个基因用紫色虚线围住了)。图。1)。1个)。在这些基因中,许多与EIF2或CRC转移信号通路有关的基因都被显着富集(图2)。(图。1),1个),表明我们新发现的CRC亚型可能反映了预后不良CRC的独特分子特征。      图1.AMC队列中系统性复发相关基因的基因表达谱(n  = 130)。   a总共选择了1160个基因的表达模式与大肠癌(CRC)的疾病复发显着相关的基因进行聚类分析(点-二元相关性检验,P  <0.001,r  <-0.3或r  > 0.3)。通过分层聚类,将患者分为两个子类。b比较第1组和第2组的复发频率。使用Fisher精确检验获得P值和置信区间(CI)。 3.2. 两种预后性CRC亚型的分子特征   为了探索在CRC复发期间活跃的生物学特征,对1160个与复发相关的基因进行了功能富集测试。当寻找显着相关的先前建立的途径时,毫不奇怪,与先前观察到的结果一致,参与EIF2和CRC转移信号通路的基因被显着富集(补充图S1)。(图。1)。1个)。与这些途径一起,许多重要的规范途径,如IL-6,AMPK,ERK / MAPK,IL-8,JAK / Stat,PDGF,mTOR和CDK5信号传导途径,在预后较差的情况下得到了显着激活。样本群1.相反,在群1中干扰素,PTEN,凋亡,p53和ATM信号通路被显着抑制,表明各种生物学过程可能密切影响CRC的侵袭性临床行为(补充图S1)。当汇总这些途径中包括的基因时,仅涉及1160个基因中的127个(补充表S4),而其余基因则不相关。我们在随后的下游分析中应用了这127个基因。 3.3. PI系统的开发及其验证   为了生成CRC复发的最佳预测模型,我们评估了其他CRC队列中127个基因的预后价值。当将Cox比例风险模型应用于CIT队列中每个基因的表达以及CRC患者的无复发生存时,只有17种独特探针中的11个基因显示出与CRC复发的强烈预后相关性(Cox回归分析,P  <0.01;补充表S5)。使用11个基因中每个基因的Cox回归系数计算CIT队列中每个患者的PI。使用PI的中位数截止值,将CIT队列中的CRC患者分为高风险或低风险亚组(图2)。(图2a)。2a)。根据PI分类的高危患者的复发率显着高于低危亚组(对数秩检验,P  <0.001;图。图2b)。2b)。为了验证PI系统,将CIT队列得出的系数值直接应用于AUS队列的基因表达数据,其中将患者分为高风险和低风险组。在对数秩检验分析中,两个亚组之间的复发率显着不同(P  <0.001;图。图2c)。      图2大肠癌(CRC)患者分层与预后指数(PI)。   一个酒吧,阴谋基于CIT队列的11基因签名PI的。每个条形图表示单个患者的风险评分。b Kaplan–Meier曲线显示了由11个基于基因的PI分层的CIT队列中两个亚组的复发时间。c由源自CIT队列的PI分层后的AUS队列中两个亚组的Kaplan–Meier曲线。d比较随机生成的分类器和基于11个基因的PI。显示在随机分类器中使用对数秩检验获得的P值的置信区间(CI)图。每个点表示平均P-价值。上方和下方的条分别表示重要性的95%CI的上限值和下限值。从1000次重采样事件中获得了95%的CI。每个红点表示PI分类器的重要性级别。所有值均以-log10转换量表表示,显着性阈值为P  <0.05   为了验证PI系统是否偶然显示出显着的预后价值,我们生成了11个基于基因的随机分类器,并将其与PI的预后意义进行了比较。使用用于开发PI的相同程序,我们使用1160个基因中的11个随机选择的基因创建了一个分类器(图。(图。1)1个),并证实其具有预后意义。我们将随机分类器的生成迭代了1000次。与PI系统和随机生成的分类器相比,CIT和AUS队列中PI的显着性水平在CI范围之外对于随机分类器而言具有显着性(图。(图2d),2d),表示该PI不是偶然生成的。   为了进一步验证PI与CRC全身性复发之间的关联,我们还独立于AMC队列,将RT-PCR分析应用于其他CRC样本。在该分析中评估了纳入PI的11个基因中的四个(EIF4A2,ITGB1,RHOC和BID),它们在AMC队列中的复发和无复发亚组之间在表达上有统计学上的显着差异。比较11例有疾病复发的CRC患者和8例无复发的CRC患者的基因表达水平时,三个基因(即EIF4A2,ITGB1和RHOC)在复发亚组之间表现出显着差异,并且与AMC队列中的RNA-seq数据呈正相关(补充图S2a-c)。RT-PCR样品之间BID表达的差异无统计学意义,但基因表达的变化与AMC队列中的疾病复发事件呈正相关(补充图S2d)。总的来说,这些结果支持了参与PI的基因与CRC系统性复发之间的关联。 3.4. CRC复发的已知临床因素与基于11个基因的PI系统之间的关系评估   分期是确定CRC患者预后的金标准20。为了调查PI的预后独立性,我们结合了CIT和AUS队列的临床数据,并根据AJCC分期系统进行了亚组分析。当将基于PI的分层应用于合并队列中的I–III期患者时,II和III期疾病的高危患者的复发率显着低于低危患者(P  =第二阶段为0.008,第三阶段为P  <0.001;3b,c)。尽管在第一阶段观察到了将高危CRC复发患者明确分类的趋势,但我们并未观察到亚组间疾病复发的任何统计学显着差异(P  = 0.117;图。图3a)。3a)。为了进一步估计PI的独立预后效用,我们还将Cox回归分析应用于PI和CRC中已知的临床病理危险因素。在单因素分析中,CRC复发的重要预后指标包括AJCC分期,肿瘤位置,化疗,CMS亚型和PI(表(表格1)。1个)。当进行多变量分析时,即使采用了变量选择程序(风险比(HR)= 1.812,95%CI = 1.342–2.448,P  <0.001;表P),PI仍然显示出疾病复发的统计学意义。表格1)。1个)。在验证队列中,DNA错配修复(MMR)数据仅在CIT队列中可用,其中我们将Cox回归分析进一步应用于PI和其他风险因素,包括MMR状态。在使用CIT队列的单变量和多变量分析中,PI强有力地显示出疾病复发的统计学意义(HR = 1.709,95%CI = 1.194–2.447,P  = 0.003;补充表S6),证明了PI系统的预后相关性作为CRC复发的独立风险预测因子。    图3在该队列中按AJCC分期与CIT和AUS队列相结合的患者的无病生存期(DFS)的Kaplan-Meier图(n  = 795)。 a–c(a)I期,(b)II期和(c)III期患者基于预后指数(PI)的子集分析。PI预测因子在III期患者中具有预测性。通过对数秩检验获得P值。d–g根据PI预测因子预测两个亚组对化疗的反应。PI的II期患者的Kaplan-Meier图将(d)低风险和(e)高危亚组分类,而PI的III期患者将(f)低风险和(g)分类)说明了高风险的亚组。PI评分对(d)低危II期CRC患者辅助化疗具有显着的预测价值。根据患者是否接受化疗(CTX)绘制数据。P值通过对数秩检验获得 表1大肠癌无病生存的单因素和多因素Cox回归分析(结合CIT和AUS队列) HR危险比,CI置信区间,CMS共识分子亚型,PI预后指标 a使用后退步骤程序来优化具有最多信息量的变量的多变量模型 b图2b中的预测结果,c用于分析      因为联合队列中有辅助化疗数据,所以我们检查了PI是否可以预测将受益于辅助化疗的CRC患者。已于AJCC II期患者(执行的分析Ñ  = 353),对他们来说,辅助治疗是有争议5,和III期患者(Ñ  = 292),谁经历延长生存以下辅助化疗21,22。当根据PI将II期患者分为高危和低危亚组并独立评估疾病复发的差异时,接受辅助化疗的II期低危患者的临床反应明显差于那些未经治疗(P  = 0.015,图图3d),3D),而在高危II期患者亚组中未观察到相关性(P  = 0.161,图9)。图3e)。3e)。当将Cox回归模型应用于II期患者时,PI与辅助化疗的相互作用达到了统计学上的显着水平(P  <0.001,补充图S3a)。与Kaplan–Meier图和对数秩检验一致,低风险组中辅助化疗的估计HR为2.426(95%CI = 1.158–5.081;P  = 0.018),保留了显着的预测价值,而HR高危组的风险为1.571(95%CI = 0.832–2.967;P  = 0.163)。在另一项III期患者的亚组分析中,辅助化疗明显改善了高危和低危患者亚组患者的无病生存期,但未显示任何统计学意义(每个P > 0.05,图 3f,克)。我们还将Cox回归模型应用于III期患者,以检查PI是否与辅助化疗相互作用。在该测试中,PI与辅助化疗的相互作用达到统计学上的显着水平(P  = 0.034),但是在III期患者的辅助化疗中未发现PI分类的显着预测价值(补充图S3b)。综上所述,PI系统在II期和III期CRC患者中均显示出显着的预后潜力,尤其是在II期CRC患者中确定辅助化疗的可能性。 点击查看:文章下部分总结内容 更多医学分类文章 免费使用文档翻译功能 成为福昕翻译会员,文档翻译免费翻到爽! 免责声明:福昕翻译只充当翻译功能,此文内容及相关信息仅为传递更多信息之目的,仅代表作者个人观点,与本网站无关,版权归原始网站所有。仅供读者参考,并请自行核实相关内容。若需要浏览原文、下载参考文献等,请自行搜索文中提到的原文网站进行阅读。 来源于:pubmed.nih
2021-03-15 14:50:38
基于11个基因特征指数,可预测结直肠癌的系统性复发(下
3.5. CRC中CMS与PI的比较  我们对PI系统和CMS进行了比较分析,国际协会19对CRC的四个亚类进行了描述:CMS1具有超突变,微卫星不稳定和强免疫激活作用;带有WNT和MYC信号激活的CMS2;CMS3具有明显的代谢失调;以及具有TGF-β激活,基质侵袭和血管生成的CMS4。当在CIT队列中将CMS与PI系统进行比较时,CMS4中的大多数患者(126名中的116名,占92.1%),其中CRC患者具有明显的无复发和总体生存较差的特征,并且往往被诊断为PI将更高级的阶段(III和IV)19归类为高风险(补充图S4a)。在CMS中,CMS1中40.4%(89例中的36例)患者与免疫逃逸的激活和较高的组织病理学分级有关,也被PI归为高危亚组。尽管CMS4和CMS1,CMS2和CMS3高风险CRC患者占主要地位,但与其他亚型相比,低风险CRC的患病率更高:高风险CRC的35.6%(230的82)和24.2%(66的16)分别包括在CMS2和CMS3中(补充图S4a)。当按PI评分对患者进行分类时,得分较高的CRC患者倾向于按CMS4分类(图5)。(图4a),4a),表明由PI分层的高风险亚组可以很好地反映CRC的分子亚型,显示出从上皮-间充质转化(EMT)19带来的不良预后。 图4根据11个基因签名和4个衍生自共有分子分子亚型(CMS)的亚型,按预后指数(PI)分层的亚组的比较。  PI在(a)CIT,(b)AUS和(c)AMC队列中显示基因表达模式。红色和绿色分别反映了高和低的表达水平  我们还将CMS联盟提供的CMS分类器应用于来自AUS队列的基因表达数据。与CIT队列相似,绝大多数CMS4患者是高危CRC患者(60名中的45名,占75%;补充图S4b)。我们还观察到,CMS1亚组中包含许多高危CRC患者(51个中的23个,占45.1%),而CMS2和CMS3包含的CRC高危患者较少(17.3%(75个中的13个)和7.5%(3) (分别为40)分别与CIT队列中的CMS分类保持一致(补充图S4b)。根据PI评分对患者进行分类时,许多得分较高的CRC患者被归类为CMS4(图2)。(图4b),4b),验证PI分类的预后相关性可作为CRC患者预后不良的指标。  使用构成PI系统的11个基因签名,我们还为AMC队列中的每个患者计算了PI。当PI将AMC队列中的患者分为低风险或高风险亚组时,两种风险亚型之间的疾病复发频率显着不同(Fisher精确检验,P  <0.001,优势比= 4.759,95% CI = 1.78–8.64;图图4c),4c),与使用1160个系统性复发相关基因的分层聚类分析相一致(图。 (图。1)。1个)。比较亚组之间的11个基因的表达水平,我们观察到这些基因有显着差异(两次样本t检验,每个P  <0.05;补充图S5)。我们还将CMS分类器应用于AMC队列中的RNA-seq数据。检查参与CMS亚组的PI分类高风险CRC患者的频率时,我们获得的比例分别为31%(29个中的9个),44.1%(59个中的26个),50%(18个中的9个)和87.5% CMS1,CMS2,CMS3和CMS4子组中分别包含的百分比(24个中的21个)高风险CRC,与CIT和AUS队列相比,表明CMS4中有类似的高风险患者受累(补充图S4c)。通过PI分类的许多高分率CRC患者显然与CMS4相关,尽管其他CMS亚组中的许多患者被预测为系统性复发的高风险CRC(图。(图4c4c)。  最后,我们比较了PI和CMS分类器之间的基因。基于随机森林预测模型19比较PI系统中的11个基因和CMS分类器中的273个基因时,有趣的是,尽管PI评分高的CRC患者与CMS4的预后相似,但在两个基因列表之间未发现共有基因。亚组。4. 讨论  大规模高通量技术的广泛进步为CRC提供了许多见解。除了在CRC分子亚型的各种调查,13,23 - 25,由一个国际财团与聚集先前报道亚型努力达成共识也有报道19旨在揭示肿瘤的异质性,并为CRC提供适当的治疗选择。尽管进行了这些严格的努力,但仍很少有可靠的生物标记物可用于准确预测CRC的疾病复发,这是处理或治疗CRC患者的未满足需求之一。在这里,我们收集了总计130例有或没有系统性复发的原发性CRC,并基于RNA-seq分析生成了转录组数据集。通过基因表达谱分析和途径富集分析,我们确定了127个系统性复发相关基因。在这些基因中,有11个基因AK2,BID,CDC25A,EIF4A2,HSPB1,ITGB1,MAP4K4RT-PCR分析证实,MMP12,PTGES3,RHOC和TERF2IP是与多个患者队列中CRC无复发生存相关的最佳特征。PI与这11个基因结合在一起,可强烈预测高风险CRC,并且独立于当前可用的临床指标。生存结果强调了III期CRC患者的预后潜力以及II期CRC患者辅助化疗的特异性。  由于一半的CRC病例与致命事件有关,因此迫切需要对复发或转移进行预测。在这方面,我们认为分子驱动方法将导致易于复发的CRC患者的识别和个性化的治疗选择,通过减少系统性复发来提高生存率。最近,CRC子分类协会(https://github.com/Sage-Bionetworks/crcsc)将六个独立的分类器划分为四个CMS。同样,我们根据当前的PI标准对高危亚组的结果显示,与其他相比,CMS4(间质型)的总体生存率和无复发生存率较差,而CMS1(MSI免疫型)的复发后生存率较差。亚型19。尽管几项随访研究得出了相应的结果,但另一项研究警告说,未考虑肿瘤异质性的各个亚型可能导致将患者分为不适当的亚组26。但是,已经研究了单个或多个标记子集,以阐明CRC中的复发预测因子。MACC1过表达通常导致差的存活结果和被识别为在CRC复发的患者的独立预后指标19,27。尽管对CRC进行了广泛的研究,但由于CRC的异质性,仍然很难确定将从辅助化疗获益最大或最少的患者。辅助化疗的优势已经确立患者的AJCC III期癌症的21,22,而其在AJCC阶段成效II患者仍存在争议5。在本研究的几个子集分析中,PI系统显示了II期和III期CRC患者的强大预后价值,以及II期CRC患者辅助化疗的显着预测价值。在这项研究中,PI评分可以确定患有II期CRC的低危患者亚组,这些亚组将从辅助化疗中受益。在交互作用分析中,如PI预测,对于低危亚组的患者,化疗与II期密切相关,并且与较差的结果显着相关,而对于高危组的患者,化疗的效果并不明显。 II期疾病。一线化疗显然对PI低表达的II期肿瘤的疗效不及所有其他亚组。因此,其他疗法,包括针对性的生物制剂,  目前提出的PI系统是由11种基因的表达水平组合产生的,这11种基因的表达与CRC的发生和发展密切相关。AK2编码的蛋白质是在线粒体28的膜间空间中发现的一种酶。在人类中AK2缺乏引起的造血缺陷和免疫缺陷29,30。BID,一种BH3相互作用域死亡激动剂,编码一种蛋白质,该蛋白质是细胞死亡调节剂BCL-2家族的成员,其是caspase-8诱导的线粒体损伤的介体。出价在细胞中还具有许多主要活性,例如凋亡,细胞死亡,活化或增殖。虽然之间几个关联BID和癌症已经研究,评价和评估BID在人结肠疾病,如结肠直肠腺瘤或结肠炎,已经证明31,32,这表明BID可以是CRC的一个可能的调节。CDC25A,细胞分裂周期25A,在响应DNA损伤后特别降解,导致细胞周期停滞和成纤维细胞与致癌RAS 33相互作用的转化。EIF4A2编码蛋白,真核翻译起始因子4A II,它是EIF2信号传导途径中蛋白质合成起始过程中eIF4F复合物的组成部分。尽管少数细胞功能EIF4A2已经发现,之间的正关联EIF4A2和各种癌症,包括CRC,已经研究34,35,这表明EIF4A2可以是CRC复发的一种新颖的介体。ITGB1编码的蛋白质(Integrin beta-1)是一种膜受体,参与多种过程中的细胞粘附和识别,包括胚胎发生,止血,组织修复,肿瘤细胞的免疫应答和转移扩散。描述ITGB1与各种癌症(例如胃癌36,乳腺癌37和肺癌38)之间显着正相关的大量研究清楚地支持了ITGB1在癌症中的侵略性特征。的先前报道的功能角色ITGB1在CRC细胞系,如细胞粘附39,40,增殖41,细胞凋亡42,和磷酸化43,显然支持ITGB1对CRC侵略性的贡献。MAP4K4编码蛋白MEK激酶激酶4,它与多种生理过程有关,包括细胞迁移,增殖和粘附。CRC的不良预后和疾病进展与MAP4K4表达水平密切相关44。RHOC编码小GTP酶的Rho家族的成员(即ras同源家族C)。RHOC也参与mTOR信号通路,其中mTORC2通过Gho加载Rho家族45的蛋白质来调节细胞骨架组织。红十字会过表达与肿瘤细胞的增殖和转移有关,特别是与CRC转移信号通路有关,强调了含PI的RHOC表达的预后价值。在签名的11个基因中,MMP12(基质金属蛋白酶12),PTGES3(前列腺素E合酶3)和TERF2IP(端粒重复结合因子2相互作用蛋白1)参与某些临床活动46,但它们的临床关联性与CRC的报道很少,这提示这些基因可能是CRC预后的新标记。  尽管我们在多个患者CRC队列中研究了我们PI系统的临床相关性,但我们的研究存在一些局限性。由于AMC发现队列中数据的随访时间短,因此无法在该队列中确认签名中11个基因的预后相关性。尽管这些结果说明了II期CRC患者的化学特异性,但接受辅助化疗的患者数量不足以清楚地确定PI系统的化学反应。另外,由于在PCR验证中仅评估了独立患者组中的样品太少,因此难以确定基因的重要性。PI系统应在较大的独立临床队列中进行严格验证,对CRC患者的随访时间较长。总之,我们确定了由CRC中11个基因的表达所定义的不同预后亚组。作为预后和预测指标,新近确定的PI系统不仅可以识别高危II期和III期CRC患者,还可以预测受益于辅助化疗最少的低危II期CRC患者。但是,对于PI的实际临床应用,需要更复杂,更严格的验证步骤,这些步骤不仅会评估其他更大的患者队列,而且还会通过液体活检来评估可检测性。  参考  1. 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2021-03-15 14:50:08
识别面部形状的基因
由 伦敦大学学院一个国际研究小组发现,影响拉丁美洲人口唇形的基因似乎是继承自Denisovans的基因,Denisovans是几万年前的绝种古代人类群体。图片来源:UCL,艾克斯-马赛大学和开放大学研究团队UCL领导的研究小组发现了确定人的面部轮廓形状的基因。研究人员确定了32个影响面部特征的基因区域,例如鼻子,嘴唇,下巴和额头形状,其中9个是全新发现,而其他人则利用先前有限的证据验证了基因。来自拉丁美洲各地6,000多名志愿者的数据分析今天发表在《科学进展》上。由伦敦大学学院,艾克斯-马赛大学和开放大学领导的国际研究小组发现,其中一个基因似乎是继承自丹尼斯万斯家族的基因,该家族是几万年前的绝种古代人类群体。研究小组发现,有助于唇形的基因TBX15与Denisovan人的遗传数据相关,为该基因的起源提供了线索。丹尼索瓦人生活在中亚,其他研究表明他们与现代人类杂交,因为他们的某些DNA生活在太平洋岛民和美洲原住民中。共同通讯的作者Kaustubh Adhikari博士(UCL遗传学,进化与环境和开放大学)说:“我们发现,脸形基因可能是古代人类进化以适应其环境的进化产物
2021-02-08 19:15:01
遗传进化论和达尔文进化论应该将DNA视为“能量密码”
来源:PHYS 罗格斯大学 Todd Bates着DNA双螺旋的三种构象:A(左),B(中)和左手Z(右)。图片提供:David S. Goodsell和RCSB PDB 罗格斯大学的科学家们认为,达尔文的进化理论应该扩展到包括考虑DNA稳定性的“能量代码”(所谓的“分子达尔文主义”),以进一步说明物种特征在地球上的长期生存。根据罗格斯(Rutgers)合着的研究,标志性遗传密码可被视为遵循热力学定律(能量流)演化的“能量密码”,导致其进化最终以几乎所有生物物种的奇异密码产生。发表在“生物物理学季刊”上。高级作者肯尼思·J·布雷斯劳尔,莱纳斯·鲍林杰出大学化学系教授和高级研究员肯尼斯·布雷斯劳尔说:“这些启示之所以重要,是因为它们提供了分析人类基因组和任何活着物种的基因组的全新方法,是生命的蓝图。”罗格斯大学-新不伦瑞克艺术与科学学院的化学生物学。他还隶属于新泽西州罗格斯癌症研究所。“ DNA遗传密码的进化起源和所有生物物种的进化都嵌入了其分子DNA蓝图的不同能量谱中。在热力学定律的影响下,这种能量密码从天文数字中演化而来。替代的可能性,转化为所有生物物种几乎相同的代码。”科学家们研究了这种所谓的“普遍之谜”,探究了惊人发现的起源,即遗传密码演变成几乎统一的蓝图,该蓝图源于数万亿种可能性。科学家将具有里程碑意义的“适者生存”达尔文进化论的基础扩展到了“分子达尔文主义”。达尔文的革命理论基于物种物理特征的世代持久性,这些特征使物种能够通过“自然选择”在给定的环境中生存。分子达尔文主义指代持续存在的物理特征,因为编码这些特征的分子DNA区域异常稳定。Breslauer说,不同的DNA区域可以表现出不同的能量特征,这些特征可能有利于能够实现特定生物学功能的生物体的物理结构。下一步包括将人类基因组化学序列重铸并绘制到“能量基因组”中,从而使具有不同能量稳定性的DNA区域与物理结构和生物学功能相关联。这将能够为基于分子的治疗方法更好地选择DNA靶标。 点击:查看更多生物学文章 查看更多医学文章 使用双语译文翻译免责声明:福昕翻译只充当翻译功能,此文内容及相关信息仅为传递更多信息之目的,仅代表作者个人观点,与本网站无关,版权归原始网站所有。仅供读者参考,并请自行核实相关内容。若需要浏览原文、下载参考文献等,请自行搜索文中提到的原文网站进行阅读。
2020-11-17 18:31:24
基因的诞生
细菌可以通过复制另一个基因来补偿tRNA基因的丢失来源:MPG 2020年11月3日位于布隆(Plön)的马克斯·普朗克(Max Planck)进化生物学研究所的科学家利用实验室中细菌种群的实验性进化,直接观察到了tRNA基因的诞生。tRNA分子示意图。反密码子将密码子(在遗传信息中)与氨基酸(构成蛋白质)匹配。©MPI f。进化生物学 翻译是将遗传信息转化为蛋白质(细胞的主要力量)的过程。称为转移RNA(“ tRNA”)的小分子在翻译中起着至关重要的作用。它们是使密码子与氨基酸匹配的衔接子分子。生物携带多种类型的tRNA,每种均由一个或多个基因(“ tRNA基因集”)编码。广义上讲,tRNA基因集的功能(将61种密码子翻译成20种不同的氨基酸)在整个生物体中都是保守的。但是,tRNA基因集的组成在不同生物之间可能有很大差异。这些差异如何产生以及为什么产生,一直是科学家们长期关注的问题。 实验室中细菌tRNA集的进化 一个tRNA基因(红色X)的缺失可通过另一个tRNA基因(绿色)的复制来补偿。 马克斯·普朗克进化生物学研究所研究组负责人詹娜·加里(Jenna Gallie)和她的研究小组结合了数学建模和实验室实验,研究了荧光假单胞菌细菌的tRNA基因组如何进化。”我们首先从细菌基因组中去除一种类型的tRNA,从而导致细菌菌株缓慢生长。在实时进化实验中,我们为这种生长缓慢的菌株提供了改善其生长的机会。我们看到压力反复不断地改善。这种改善是由于大量细菌遗传信息的重复,每次重复都包含一个补偿性tRNA基因。最终,一种tRNA类型的消除通过增加另一种不同的tRNA类型的数量来补偿。” 珍娜·加莉(Jenna Gallie)说。复制的tRNA类型可以补偿,因为它能够以较低的速率执行消除的tRNA类型的密码子氨基酸匹配功能。相关基因组中tRNA基因的比较以前为整个进化史中某些tRNA基因的重复提供了证据。这里描述的实验提供了直接的经验证据,证明tRNA基因组可以通过复制事件进化。点击:查看更多生物学文章 查看更多医学文章 试用双语译翻译功能 免责声明:福昕翻译只充当翻译功能,此文内容及相关信息仅为传递更多信息,仅代表作者个人观点,与本网无关,版权归原始网站所有。仅供读者参考,并请自行核实相关内容。若需要浏览原文、下载参考文献等,请自行搜索文中提到的原文网站进行阅读。
2020-11-13 20:11:19