肝癌蛋白作用分层网络模型的建立及rnf43在肝癌发生发展中的作用研究

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1、浙江大学博士学位论文肝癌蛋白作用分层网络模型的建立及RNF43在肝癌发生发展中的作用研究姓名：邢春阳申请学位级别：博士专业：外科学指导教师：郑树森20120523浙江大学博士学位论文摘要肝癌蛋白作用分层网络模型的建立及RNF43在肝癌发生发展中的作用研究浙江大学医学院博士研究生导师中文摘要外科学邢春阳郑树森肝细胞癌(HCC)是我国常见的癌症，位居癌症死亡率第三位．由于肝癌细胞普遍具有高耐药性，且肝癌发生发展是一个多基因、多途径、多阶段的复杂过程，传统治疗方法疗效有限。只有深入了解肝癌生物学分子作用机制并从中寻找肝癌靶向治疗的有效靶点

2、，才能从根本上达到彻底根治肝癌的目的。随基因芯片技术和着生物信息术日新月异的发展，基因芯片在肿瘤研究领域发挥着越来越重要的作用。与此同时，对海量生物芯片实验数据进行存储、下载的数据库也进一步推动了生物芯片技术的发展，如斯坦福大学生物芯片数据库、GEO数据库、弧mine数据库等。如何有效地利用这些信息进行深入的数据挖掘并从基因组水平进一步揭示肝癌发生发展的机制是目前肝癌研究领域的重要挑战之一．在本研究中第一部分，我们利用蛋白相互作用分层网络模型对Ch∞X肝癌芯片数据进行分析，从基因组水平上尝试着揭示肝癌发生过程中基因及其蛋白产物相互作

3、用机理．在第一部分基础上，我们对其中一个肝癌中高表达基因对师43进行进一步的生物学实验研究，利用siRNA及sllIⅢA干扰技术探索I心腰43抑制后，肝癌细胞的肿瘤生物学特性如增殖、凋亡、侵袭及成瘤性等是否发生改变，以期为下一步肝癌的分子治疗寻找新的有效靶点．Ⅱ浙江大学博士学位论文摘要第一部分肝癌生物芯片信息学分析及肝癌蛋白作用分层网络模型的建立目的：肝癌发生是一个多基因、多途径、多阶段的复杂过程，且其机制远未被完全阐明．本实验通过对chenx肝癌和正常肝组织生物学芯片进行深入数据挖掘构建具肝脏中翻译活性的相关基因在肝癌中的表达谱，

4、对这些差异蛋白进行功能注释及富集分析探索在肝癌中发生增强的生物学通路，并通过与蛋白相互作用数据库中的信息相结合构建能反映肝癌生物学特征的蛋白作用分层网络模型，以探索肝癌发生发展中分子作用机制．方法：选取斯坦福大学生物芯片数据库中chenX等人发布的包含207个肝癌芯片数据。提取出其中肝癌和正常肝组织样本的数据，结合人类蛋白表达图谱(H啪觚proteiIlatl鹊)筛选其中在肝组织中具翻译活性的基因，并以SAM(Si鲥fic锄∞a叫ysisofmicr0绷ys)软件对提取出来的数据进行分析，筛选出在肝癌中相对正常组织高表达或者低表达的

5、基因。利用C”oscape软件的插件：Bionetbiulder、Ne似。沌‰alyzer和Cerebeml构建基于DIP、BIND、Prolinl(S，KEGG和HPIm数据库基础上的的肝癌蛋白．蛋白相互作用网络(protein．proteininteractionnervvorkPPI)．并利用DaVidGe鹏011tology功能注释及富集分析软件对图谱中的蛋白功能进行了注释及生物学通路富集分析。结果：对chenx的芯片数据研究发现，其在肝癌组织中具有蛋白翻译活性的基因共2617个，其中包含833个上调基因，589个下调基因，

6、26个变化不稳定，其他1169’lH浙江大学博士学位论文摘要个基因无变化。把这些蛋白根据其细胞亚结构定位信息不同进行分层并结合DIP’B仆D，Prolirll【S，KEGG和HPRD数据库建立了肝脏蛋白相互作用网络图。我们发现，在细胞核与细胞质区域高表达的蛋白多于低表达的基因，而在细胞外基质与胞膜上情况却刚好相反：低表达的基因多于高表达的蛋白。对这些蛋白进行功能注释分析发现，高表达蛋白主要集中在蛋白质核转运等细胞生物学通路上；而低表达蛋白主要集中于与肝脏的正常功能密切相关的生物学通路上比如羧酸分解与氨基酸代谢等。此外，在对芯片数据进

7、行挖掘的过程中，我们还首次发现耐盯43等基因在肝癌中高表达，为我们第二部分的实验指明了方向．结论：肝癌肝癌组织表达基因相互作用分层网络模型可作为研究肝癌的分子生物学机制的有效工具，肝癌中基因表达及其生物学功能随其蛋白质细胞定位水平的不同而发生改变。【关键词】肝细胞癌；蛋白作用网络；基因功能注释；基因芯片；人类蛋白表达图谱第二部分癌基因RNF43在肝细胞肝癌中的实验研究目的：环指蛋白43(黜ngFhlgcrProteiIl43，对师43)是最近发现的环指蛋白家族新成员，其首先在直肠癌中被发现，且相对于正常肠组织，其在直肠癌中表达显著增

8、高，并具有明显促进细胞的增殖能力．虽然砌虾43被认为在直肠癌里发挥着癌基因的作用，但是其在肝细胞肝癌中的功能却一直未被研究．本实验拟通过体内外实验研究时师43在肝细胞癌中的生物学功能及其机制．Ⅳ浙江大学博士学位论文摘要方法：采用qRT