Гены днРНК семейства SNHG: кометилирование и общие функции при раке яичников

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Гены длинных некодирующих РНК (днРНК) семейства генов-хозяев малых ядрышковых РНК (SNHG) могут участвовать в онкогенезе как за счёт регуляторных функций, свойственных днРНК, так и за счёт влияния на образование малых ядрышковых РНК и биогенез рибосом. Цель данной работы – оценить в клинических образцах рака яичников (РЯ) изменения уровня метилирования и степень кометилирования группы генов днРНК семейства SNHG (SNHG1, GAS5/SNHG2, SNHG6, SNHG12, SNHG17) для разных стадий рака как критерии сходства их роли в онкогенезе. На представительной выборке 122 образцов РЯ методом количественной МС-ПЦР показано статистически значимое (p < {0,01–0,0001}) повышение уровня метилирования 5 исследуемых генов днРНК. Показана статистически значимая связь повышенного уровня метилирования GAS5, SNHG6, SNHG12 с прогрессией РЯ: с клинической стадией, размером опухоли и метастазированием, что указывает на возможную функциональную значимость гиперметилирования этих генов. Для 4 из 5 генов (SNHG1, GAS5, SNHG6, SNHG12) впервые выявлена статистически значимая попарная положительная корреляция уровней метилирования (rs > 0,35; p ≤ 0,001). Полученные нами данные о кометилировании этих 4 генов находятся в согласии с данными GEPIA 2.0 (для 426 образцов РЯ), выявляющими их коэкспрессию (rs > 0,5; p < 0,001); корреляция уровней экспрессии GAS5 и SNHG6 подтверждена количественной ОТ-ПЦР (rs = 0,46; p = 0,007). Для днРНК SNHG1, GAS5, SNHG6 и SNHG12 биоинформатически предсказаны общие микроРНК, потенциально способные взаимодействовать с одной или несколькими из них по механизму конкурирующих эндогенных РНК. Предсказаны также мРНК, на экспрессию которых они, таким образом, способны влиять. Изучено возможное участие генов, соответствующих этим мРНК, в ряде значимых для онкогенеза процессов, включая процессинг и сплайсинг РНК и эпителиально-мезенхимальный переход. Таким образом, определены 4 днРНК семейства SNHG, имеющие сходство как в своей регуляции, так и в предполагаемых биологических функциях в патогенезе РЯ.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Э. А. Брага

Научно-исследовательский институт общей патологии и патофизиологии

Автор, ответственный за переписку.
Email: eleonora10_45@mail.ru
Россия, 125315, Москва

Е. А. Филиппова

Научно-исследовательский институт общей патологии и патофизиологии

Email: eleonora10_45@mail.ru
Россия, 125315, Москва

Л. А. Урошлев

Институт общей генетики имени Н.И. Вавилова РАН

Email: eleonora10_45@mail.ru
Россия, 119991, Москва

С. С. Лукина

Научно-исследовательский институт общей патологии и патофизиологии

Email: eleonora10_45@mail.ru
Россия, 125315, Москва

И. В. Пронина

Научно-исследовательский институт общей патологии и патофизиологии

Email: eleonora10_45@mail.ru
Россия, 125315, Москва

Т. П. Казубская

Национальный медицинский исследовательский центр онкологии имени Н.Н. Блохина

Email: eleonora10_45@mail.ru
Россия, 115522, Москва

Д. Н. Кушлинский

Национальный медицинский исследовательский центр онкологии имени Н.Н. Блохина

Email: eleonora10_45@mail.ru
Россия, 115522, Москва

В. И. Логинов

Научно-исследовательский институт общей патологии и патофизиологии

Email: eleonora10_45@mail.ru
Россия, 125315, Москва

М. В. Фридман

Институт общей генетики имени Н.И. Вавилова РАН

Email: eleonora10_45@mail.ru
Россия, 119991, Москва

А. М. Бурдённый

Научно-исследовательский институт общей патологии и патофизиологии

Email: burdennyy@gmail.com
Россия, 125315, Москва

Н. Е. Кушлинский

Национальный медицинский исследовательский центр онкологии имени Н.Н. Блохина

Email: eleonora10_45@mail.ru
Россия, 115522, Москва

Список литературы

  1. Sideris, M., Menon, U., and Manchanda, R. (2024) Screening and prevention of ovarian cancer, Med. J. Aust., 220, 264-274, https://doi.org/10.5694/mja2.52227.
  2. Каприн А. Д., Старинский В. В., Шахзадова А. О. (2022) Злокачественные новообразования в России в 2021 году (заболеваемость и смертность), МНИОИ им. П.А. Герцена – филиал ФГБУ «НМИЦ радиологии» Минздрава России, Москва, 252 с.
  3. Braga, E. A, Fridman, M. V., and Kushlinskii, N. E. (2017) Molecular mechanisms of ovarian carcinoma metastasis: key genes and regulatory microRNAs, Biochemistry (Moscow), 82, 529-541, https://doi.org/10.1134/S0006297917050017.
  4. Dawson, M. A., and Kouzarides, T. (2012) Cancer epigenetics: from mechanism to therapy, Cell, 150, 12-27, https://doi.org/10.1016/j.cell.2012.06.013.
  5. Hanahan, D. (2022) Hallmarks of cancer: new dimensions, Cancer Discov., 12, 31-46, https://doi.org/10.1158/2159-8290.CD-21-1059.
  6. Salmena, L., Poliseno, L., Tay, Y., Kats, L., and Pandolfi, P. P. (2018) A ceRNA hypothesis: the Rosetta Stone of a hidden RNA language, Cell, 146, 353-358, https://doi.org/10.1016/j.cell.2011.07.014.
  7. Braga, E., A., Fridman, M., V., Moscovtsev, A., A., Filippova, E., A., Dmitriev, A. A., and Kushlinskii, N. E. (2020) LncRNAs in ovarian cancer progression, metastasis, and main pathways: ceRNA and alternative mechanisms, Int. J. Mol. Sci., 21, 8855, https://doi.org/10.3390/ijms21228855.
  8. Monziani, A., and Ulitsky, I. (2023) Noncoding snoRNA host genes are a distinct subclass of long noncoding RNAs, Trends Genet., 39, 908-923, https://doi.org/10.1016/j.tig.2023.09.001.
  9. Xiao, H., Feng, X., Liu, M., Gong, H., and Zhou, X. (2023) SnoRNA and lncSNHG: advances of nucleolar small RNA host gene transcripts in anti-tumor immunity, Front. Immunol., 14, 1143980, https://doi.org/10.3389/ fimmu.2023.1143980.
  10. Zheng, H., Wang, G., Wang, Y., Liu, J., Ma, G., and Du, J. (2023) Systematic analysis reveals a pan-cancer SNHG family signature predicting prognosis and immunotherapy response, iScience, 26, 108055, https://doi.org/10.1016/ j.isci.2023.108055.
  11. Van Dam, S., Võsa, U., van der Graaf, A., Franke, L., and de Magalhães, J. P. (2018) Gene co-expression analysis for functional classification and gene-disease predictions, Brief Bioinform., 19, 575-592, https://doi.org/10.1093/bib/bbw139.
  12. Burdennyy, A. M., Filippova, E. A., Lukina, S. S., Ivanova, N. A., Pronina, I. V., Loginov, V. I., Kazubskaya, T. P., Kushlinskii, N. E., and Braga, E. A. (2023) DNA methylation of a group of long non-coding RNA genes at different stages of ovarian cancer dissemination, Bull. Exp. Biol. Med., 176, 495-500, https://doi.org/10.1007/s10517024-06054-7.
  13. Burdennyy, A. M., Lukina, S. S., Uroshlev, L. A., Filippova, E. A., Pronina, I. V., Fridman, M. V., Zhordaniya, K. I., Kazubskaya, T. P., Kushlinskii, N. E., Loginov, V. I., and Braga, E. A. (2024) Hypermethylation in ovarian cancer of long noncoding RNA genes: HOTAIR, GAS5, LINC00472, LINC00886, TUG1, Russ. J. Genet., 60, 665-675, https://doi.org/10.1134/S1022795424700029.
  14. Lukina, S. S., Burdennyy, A. M., Filippova, E. A., Uroshlev, L. A., Pronina, I. V., Ivanova, N. A., Fridman, M. V., Zhordania, K. I., Kazubskaya, T. P., Kushlinskii, N. E., Loginov, V. I., and Braga, E. A. (2024) Methylation of long noncoding RNA genes SNHG6, SNHG12, and TINCR in ovarian cancer, Mol. Biol., 58, 429-438, https://doi.org/ 10.1134/S0026893324700067.
  15. Dong, Q., Long, X., Cheng, J., Wang, W., Tian, Q., and Di, W. (2021) LncRNA GAS5 suppresses ovarian cancer progression by targeting the miR-96-5p/PTEN axis, Ann. Transl. Med., 9, 1770, https://doi.org/10.21037/ atm-21-6134.
  16. Brierley, J. D., Gospodarowicz, M. K., and Wittekind, C. (2017) The TNM Classification of Malignant Tumours, 8th Edn., Wiley-Blackwell, Oxford, p. 272.
  17. Pronina, I. V., Loginov, V. I., Burdennyy, A. M., Fridman, M. V., Senchenko, V. N., Kazubskaya, T. P., Kushlinskii, N. E., Dmitriev, A. A., and Braga, E. A. (2017) DNA methylation contributes to deregulation of 12 cancer-associated microRNAs and breast cancer progression, Gene, 604, 1-8, https://doi.org/10.1016/j.gene.2016.12.018.
  18. Livak, K. J., and Schmittgen, T. D. (2001) Analysis of relative gene expression data using real-time quantitative PCR and the 2(-Delta Delta C(T)) method, Methods, 25, 402-408, https://doi.org/10.1006/meth. 2001.1262.
  19. Tang, Z., Kang, B., Li, C., Chen, T., and Zhang, Z. (2019) GEPIA2: an enhanced web server for large-scale expression profiling and interactive analysis, Nucleic Acids Res., 47, W556-W560, https://doi.org/10.1093/ nar/gkz430.
  20. Smith, T. F., and Waterman, M. S. (1981) Identification of common molecular subsequences, J. Mol. Biol., 147, 195-197, https://doi.org/10.1016/0022-2836(81)90087-5.
  21. Kolberg, L., Raudvere, U., Kuzmin, I., Adler, P., Vilo, J., and Peterson, H. (2023) g:Profiler-interoperable web service for functional enrichment analysis and gene identifier mapping (2023 update), Nucleic Acids Res., 51, W207-W212, https://doi.org/10.1093/nar/gkad347.
  22. Wu, G., Hao, C., Qi, X., Nie, J., Zhou, W., Huang, J., and He, Q. (2020) LncRNA SNHG17 aggravated prostate cancer progression through regulating its homolog SNORA71B via a positive feedback loop, Cell Death Dis., 11, 393, https://doi.org/10.1038/s41419-020-2569-y.
  23. Fossum, S. L., Mutolo, M. J., Tugores, A., Ghosh, S., Randell, S. H., Jones, L. C., Leir, S. H., and Harris, A. (2017) Ets homologous factor (EHF) has critical roles in epithelial dysfunction in airway disease, J. Biol. Chem., 292, 10938-10949, https://doi.org/10.1074/jbc.M117.775304.
  24. Sizemore, G. M., Pitarresi, J. R., Balakrishnan, S., and Ostrowski, M. C. (2017) The ETS family of oncogenic transcription factors in solid tumours, Nat. Rev. Cancer, 17, 337-351, https://doi.org/10.1038/nrc.2017.20.
  25. Hosea, R., Hillary, S., Wu, S., and Kasim, V. (2023) Targeting transcription factor YY1 for cancer treatment: current strategies and future directions, Cancers (Basel), 15, 3506, https://doi.org/10.3390/cancers15133506.
  26. Wen, N., Zhang, J., and Zhang, Q. (2022) MiR-494 inhibits the proliferation, migration and invasion of cervical cancer cells by regulating LETMD1, Cell Mol. Biol., 67, 81-87, https://doi.org/10.14715/cmb/2021.67.5.11.
  27. Ramirez-Peña, E., Arnold, J., Shivakumar, V., Joseph, R., Vidhya Vijay, G., den Hollander, P., Bhangre, N., Allegakoen, P., Prasad, R., Conley, Z., Matés, J. M., Márquez, J., Chang, J. T., Vasaikar, S., Soundararajan, R., Sreekumar, A., and Mani, S. A. (2019) The epithelial to mesenchymal transition promotes glutamine independence by suppressing GLS2 expression, Cancers (Basel), 11, 1610, https://doi.org/10.3390/cancers11101610.
  28. Ke, B., Ye, K., and Cheng, S. (2020) ALKBH2 inhibition alleviates malignancy in colorectal cancer by regulating BMI1-mediated activation of NF-κB pathway, World J. Surg. Oncol., 18, 328, https://doi.org/10.1186/s12957020-02106-0.
  29. Zhao, J., Wang, X., Zhu, H., Wei, S., Zhang, H., Ma, L., and He, P. (2022) Integrative analysis of bulk RNA-Seq and single-cell RNA-seq unveils novel prognostic biomarkers in multiple myeloma, Biomolecules, 12, 1855, https://doi.org/10.3390/biom12121855.
  30. Wu, N., Wei, J., Wang, Y., Yan, J., Qin, Y., Tong, D., Pang, B., Sun, D., Sun, H., Yu, Y., Sun, W., Meng, X., Zhang, C., Bai, J., Chen, F., Geng, J., Lee, K. Y., Fu, S., and Jin, Y. (2015) Ribosomal L22-like1 (RPL22L1) Promotes ovarian cancer metastasis by inducing epithelial-to-mesenchymal transition, PLoS One, 10, e0143659, https://doi.org/ 10.1371/journal.pone.0143659.
  31. Williams, G. T., and Farzaneh, F. (2012) Are snoRNAs and snoRNA host genes new players in cancer? Nat. Rev. Cancer, 12, 84-88, https://doi.org/10.1038/nrc3195.
  32. Huo, M., Rai, S. K., Nakatsu, K., Deng, Y., and Jijiwa, M. (2024) Subverting the canon: novel cancer-promoting functions and mechanisms for snoRNAs, Int. J. Mol. Sci., 25, 2923, https://doi.org/10.3390/ijms25052923.
  33. Akulenko, R., and Helms, V. (2013) DNA co-methylation analysis suggests novel functional associations between gene pairs in breast cancer samples, Hum. Mol. Genet., 22, 3016-3022, https://doi.org/10.1093/ hmg/ddt158.
  34. Sun, S., Dammann, J., Lai, P., and Tian, C. (2022) Thorough statistical analyses of breast cancer co-methylation patterns, BMC Genom. Data, 23, 29, https://doi.org/10.1186/s12863-022-01046-w.
  35. Lukina, S. S., Burdennyy, A. M., Filippova, E. A., Pronina, I. V., Ivanova, N. A., Kazubskaya, T. P., Kushlinskii, D. N., Utkin, D. O., Loginov, V. I., Braga, E. A., and Kushlinskii, N. E. (2022) Synergy between the levels of methylation of microRNA gene sets in primary tumors and metastases of ovarian cancer patients, Bull. Exp. Biol. Med., 173, 87-91, https://doi.org/10.1007/s10517-022-05499-y.
  36. Huldani, H., Gandla, K., Asiri, M., Romero-Parra, R. M., Alsalamy, A., Hjazi, A., Najm, M. A. A., Fawaz, A., Hussien, B. M., and Singh, R. (2023) A comprehensive insight into the role of small nucleolar RNAs (snoRNAs) and SNHGs in human cancers, Pathol. Res. Pract., 249, 154679, https://doi.org/10.1016/j.prp.2023.154679.
  37. Montanaro, L., Treré, D., and Derenzini, M. (2008) Nucleolus, ribosomes, and cancer, Am. J. Pathol., 173, 301-310, https://doi.org/10.2353/ajpath.2008.070752.
  38. Pelletier, J., Thomas, G., and Volarević, S. (2018) Ribosome biogenesis in cancer: new players and therapeutic avenues, Nat. Rev. Cancer, 18, 51-63, https://doi.org/10.1038/nrc.2017.104.
  39. Turi, Z., Lacey, M., Mistrik, M., and Moudry, P. (2019) Impaired ribosome biogenesis: mechanisms and relevance to cancer and aging, Aging (Albany NY), 11, 2512-2540, https://doi.org/10.18632/aging.101922.
  40. Barros-Silva, D., Klavert, J., Jenster, G., Jerónimo, C., Lafontaine, D. L. J., and Martens-Uzunova, E. S. (2021) The role of OncoSnoRNAs and ribosomal RNA 2′-O-methylation in cancer, RNA Biol., 18 (Sup. 1), 61-74, https://doi.org/10.1080/15476286.2021.1991167.
  41. Tanaka, R., Satoh, H., Moriyama, M., Satoh, K., Morishita, Y., Yoshida, S., Watanabe, T., Nakamura, Y., and Mori, S. (2000) Intronic U50 small-nucleolar-RNA (snoRNA) host gene of no protein-coding potential is mapped at the chromosome breakpoint t(3;6)(q27;q15) of human B-cell lymphoma, Genes Cells, 5, 277-287, https://doi.org/10.1046/j.1365-2443.2000.00325.x.
  42. Matveeva, A., Vinogradov, D., Zhuravlev, E., Semenov, D., Vlassov, V., and Stepanov, G. (2023) Intron editing reveals SNORD-dependent maturation of the small nucleolar RNA host gene GAS5 in human cells, Int. J. Mol. Sci., 24, 17621, https://doi.org/10.3390/ijms242417621.
  43. Popławski, P., Bogusławska, J., Hanusek, K., and Piekiełko-Witkowska, A. (2021) Nucleolar proteins and non-coding RNAs: roles in renal cancer, Int. J. Mol. Sci., 22, 13126, https://doi.org/10.3390/ijms222313126.
  44. Toraih, E. A., Alghamdi, S. A., El-Wazir, A., Hosny, M. M., Hussein, M. H., Khashana, M. S., and Fawzy, M. S. (2018) Dual biomarkers long non-coding RNA GAS5 and microRNA-34a co-expression signature in common solid tumors, PLoS One, 13, e0198231, https://doi.org/10.1371/journal.pone.0198231.
  45. Filippova, J. A., Matveeva, A. M., Zhuravlev, E. S., Balakhonova, E. A., Prokhorova, D. V., Malanin, S. J., Shah Mahmud, R., Grigoryeva, T. V., Anufrieva, K. S., Semenov, D. V., Vlassov, V. V., and Stepanov, G. A. (2019) Are small nucleolar RNAs “CRISPRable”? A report on box C/D Small nucleolar RNA editing in human cells, Front. Pharmacol., 10, 1246, https://doi.org/10.3389/fphar.2019.01246.
  46. Xu, Y., Bao, Y., Qiu, G., Ye, H., He, M., and Wei, X. (2023) METTL3 promotes proliferation and migration of colorectal cancer cells by increasing SNHG1 stability, Mol. Med. Rep., 28, 217, https://doi.org/10.3892/ mmr.2023.13104.
  47. Gandhi, S., Bhushan, A., Shukla, U., Pundir, A., Singh, S., and Srivastava, T. (2023) Downregulation of lncRNA SNHG1 in hypoxia and stem cells is associated with poor disease prognosis in gliomas, Cell Cycle, 22, 1135-1153, https://doi.org/10.1080/15384101.2023.2191411.
  48. Zhen, N., Zhu, J., Mao, S., Zhang, Q., Gu, S., Ma, J., Zhang, Y., Yin, M., Li, H., Huang, N., Wu, H., Sun, F., Ying, B., Zhou, L., and Pan, Q. (2023) Alternative splicing of lncRNAs from SNHG family alters snoRNA expression and induces chemoresistance in hepatoblastoma, Cell. Mol. Gastroenterol. Hepatol., 16, 735-755, https://doi.org/10.1016/ j.jcmgh.2023.07.007.
  49. Jafari-Oliayi, A., and Dabiri, S. (2022) SNHG6 203 RNA may be involved in the cell cycle progression in HER2-negative breast cancer cells, Iran. J. Pathol., 17, 251-260, https://doi.org/10.30699/IJP.2022.525346.2607.
  50. Yan, Y., Chen, Z., Xiao, Y., Wang, X., Qian, K. (2019) Long non-coding RNA SNHG6 is upregulated in prostate cancer and predicts poor prognosis, Mol. Biol. Rep., 46, 2771-2778, https://doi.org/10.1007/s11033019-04723-9.
  51. Birgani, M. T., Hajjari, M., Shahrisa, A., Khoshnevisan, A., Shoja, Z., Motahari, P., and Farhangi, B. (2018) Long non-coding RNA SNHG6 as a potential biomarker for hepatocellular carcinoma, Pathol. Oncol. Res., 24, 329-337, https://doi.org/10.1007/s12253-017-0241-3.
  52. Yao, X., Lan, Z., Lai, Q., Li, A., Liu, S., and Wang, X. (2020) LncRNA SNHG6 plays an oncogenic role in colorectal cancer and can be used as a prognostic biomarker for solid tumors, J. Cell Physiol., 235, 7620-7634, https:// doi.org/10.1002/jcp.29672.
  53. Heiman, M., Kulicke, R., Fenster, R. J., Greengard, P., and Heintz, N. (2014) Cell type-specific mRNA purification by translating ribosome affinity purification (TRAP), Nat. Protoc., 9, 1282-1291, https://doi.org/10.1038/nprot.2014.085.
  54. Rizavi, H. S., Gavin, H. E., Krishnan, H. R., Gavin, D. P., and Sharma, R. P. (2023) Ethanol- and PARP-mediated regulation of ribosome-associated long non-coding RNA (lncRNA) in pyramidal neurons, Noncoding RNA, 9, 72, https://doi.org/10.3390/ncrna9060072.
  55. Dubois, F., Keller, M., Calvayrac, O., Soncin, F., Hoa, L., Hergovich, A., Parrini, M. C., Mazières, J., Vaisse-Lesteven, M., Camonis, J., Levallet, G., and Zalcman, G. (2016) RASSF1A suppresses the invasion and metastatic potential of human non-small cell lung cancer cells by inhibiting YAP activation through the GEF-H1/RhoB pathway, Cancer Res., 76, 1627-1640, https://doi.org/10.1158/0008-5472.CAN-15-1008.
  56. Bin, Y., Deng, W., Hu, H., Zeng, Q., Chen, J., Xu, Y., Dai, Y., Liao, A., and Xiao, W. (2023) RASSF1A inhibits epithelial-mesenchymal transition of gastric cancer cells by downregulating P-JNK, Cell Biol. Int., 47, 573-583, https://doi.org/10.1002/cbin.11958.
  57. Zhang, J., Wen, X., Ren, X. Y., Li, Y. Q., Tang, X. R., Wang, Y. Q., He, Q. M., Yang, X. J., Sun, Y., Liu, N., and Ma, J. (2016) YPEL3 suppresses epithelial-mesenchymal transition and metastasis of nasopharyngeal carcinoma cells through the Wnt/β-catenin signaling pathway, J. Exp. Clin. Cancer Res., 35, 109, https://doi.org/10.1186/s13046-016-0384-1.
  58. Kwon, Y., Lee, H., Park, H., Lee, B., Kwon, T. U., Kwon, Y. J., and Chun, Y. J. (2023) YPEL3 expression induces cellular senescence via the Hippo signaling pathway in human breast cancer cells, Toxicol. Res., 39, 711-719, https://doi.org/10.1007/s43188-023-00208-x.
  59. Cordenonsi, M., Zanconato, F., Azzolin, L., Forcato, M., Rosato, A., Frasson, C., Inui, M., Montagner, M., Parenti, A. R., Poletti, A., Daidone, M. G., Dupont, S., Basso, G., Bicciato, S., and Piccolo, S. (2011) The Hippo transducer TAZ confers cancer stem cell-related traits on breast cancer cells, Cell, 147, 759-772, https://doi.org/10.1016/ j.cell.2011.09.048.
  60. Santoro, R., Zanotto, M., Carbone, C., Piro, G., Tortora, G., and Melisi, D. (2018) MEKK3 sustains EMT and stemness in pancreatic cancer by regulating YAP and TAZ transcriptional activity, Anticancer Res., 38, 1937-1946, https://doi.org/10.21873/anticanres.12431.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Изменения уровней метилирования 5 генов днРНК семейства генов SNHG в опухолях яичников; гены GAS5 и SNHG6 исследованы в 122 образцах опухолей и 105 образцах нормы; гены SNHG1, SNHG12, SNHG17 – в 93 образцах опухолей и 75 образцах нормы; ** p < 0,01, # p < 0,0001; N – образцы парной нормальной ткани яичника; T – опухолевые образцы рака яичника

Скачать (68KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Связь уровней метилирования генов GAS5, SNHG6 и SNHG12 с прогрессией РЯ; а – с клинической стадией (I–II – 45 образцов РЯ, III–IV – 77 образцов РЯ); б – с размером и распространённостью рака (T1 + T2 – 46 образцов РЯ, T3 – 76 образцов РЯ); в – с метастазированием в лимфоузлы (N0 – 101 образец РЯ, N1 – 21 образец РЯ); г – с диссеминацией по брюшине и в сальник (нет – 45, есть – 77); д – с учётом всех типов метастазирования (43 – нет, 79 – есть); * p < 0,05; ** p < 0,01; *** p < 0,001; # p < 0,0001

Скачать (189KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Корреляционная матрица, отражающая степень корреляции уровней метилирования 5 генов днРНК (GAS5, SNHG1, SNHG6, SNHG12, SNHG17) при РЯ (попарные корреляции для 5 генов в 93 образцах РЯ, кроме пары GAS5 – SNHG6, для которой корреляция определена в 122 общих образцах). Положительные корреляции показаны красным, отрицательные – синим; интенсивность цвета эквивалентна коэффициенту корреляции Спирмена

Скачать (114KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Изменения уровней экспрессии 5 днРНК GAS5, SNHG1, SNHG6, SNHG12, SNHG17, при серозной цистаденокарциноме яичников, по данным GEPIA 2.0 (красный цвет – в опухоли, темно-серый – в норме); 426 образцов опухолей, 88 образцов нормальной ткани; красная звездочка соответствует р < 0,01; TPM – transcripts per million (транскриптов на миллион картированных прочтений)

Скачать (138KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Положительные корреляции между изменениями уровней экспрессии в 6 парах 4 днРНК семейства SNHG, по данным GEPIA 2.0 (выборка: 426 образцов серозной цистаденокарциномы яичников, 88 образцов нормы). Приведены коэффициент корреляции Спирмена (rs) и значимость (p-value)

Скачать (328KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Выявление согласованной регуляции среди группы генов днРНК семейства SNHG. а – Изменение уровней экспрессии 4 днРНК GAS5, SNHG6, SNHG12, SNHG17 в образцах опухолей относительно нормальной ткани; GAS5 исследовали на выборке из 68 парных образцов РЯ; SNHG6 – в 57 парных образцах РЯ; SNHG12, SNHG17 – в 29 парных образцах РЯ. б – Положительная корреляция уровней экспрессии днРНК GAS5 и SNHG6 на выборке из 33 общих образцов РЯ. в – Отрицательная корреляция между уровнями экспрессии и метилировании днРНК GAS5 на выборке из 53 общих образцов РЯ; г – отрицательная корреляция между уровнями экспрессии и метилировании днРНК SNHG6 на выборке из 30 общих образцов РЯ. Рассчитан коэффициент корреляции Спирмена (rs)

Скачать (267KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Выявление корегулируемых миРНК. а – Уровень экспрессии miR-124-3p, miR-124-5p, miR-137-3p в образцах опухолей яичников относительно парной нормы; miR-124-3p исследован в 38 парных образцах РЯ, miR-124-5p – в 44 образцах РЯ, miR-137-3p – в 41 образце РЯ. б – Отрицательная корреляция уровней экспрессии днРНК GAS5 и miR-124-5p на выборке из 28 общих парных образцов РЯ

Скачать (114KB)
Метаданные
9. Рис. 8. Диаграммы Венна мРНК, коэкспрессирующихся с GAS5, SNHG1, SNHG6 и SNHG12, и диаграммы рассеяния, отражающие процессы, общие для 4 попарных сочетаний днРНК при РЯ; процессы предсказаны по gprofiler2 и данным GO, REAC, KEGG, HP, HPA, CORUM, TF, WP (p < 0,05)

Скачать (478KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024