統合的バイオインフォマティクス解析による神経膠腫における発現差のある遺伝子とシグナル伝達経路の同定

Identification of Differentially Expressed Genes and Signaling Pathways in Glioma by Integrated Bioinformatics Analysis.

• Chang Xu
• Wenjing Su
• Xingyue Jiang

抄録

背景:

グリオーマの分子病態を解明する上で、遺伝子の変化は非常に重要である。本研究では、神経膠腫における候補遺伝子の設計を行った。

BACKGROUND: Gene alterations are very vital when it comes to the molecular pathogenesis of glioma. In this study, there was the design of the probable candidate genes in the glioma.

方法:

神経膠腫組織の遺伝子発現オムニバス（GEO）データベースのデータセットを検索し、個々のマイクロアレイからの差異発現遺伝子（DEG）をマージした。以下のようなことを行った。遺伝子オントロジー；エンリッチメント解析；Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG)；パスウェイ解析；タンパク質-タンパク質相互作用ネットワーク解析。

METHODS: Gene Expression Omnibus (GEO) database data sets of glioma tissue were retrieved and the differentially expressed genes (DEGs) from the individual microarray were merged. The following were performed: Gene Ontology; enrichment analysis; Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG); pathway analysis; protein-protein interaction networks analysis.

結果:

以下を選択した。高悪性度グリオーマサンプル370例と低悪性度グリオーマサンプル169例を含む4つのGEOデータセット。合計174個のDEGを同定した。識別されたDEGのうち、アップレギュレーションされた遺伝子が82個、ダウンレギュレーションされた遺伝子が92個であった。Gene Ontology解析によると、DEGの生物学的役割は、一価の無機カチオン膜貫通トランスポーター活性と同様に、受動的な膜貫通トランスポーター活性、チャネル活性の調節を主な目的としていることが明らかになった。KEGG解析において最も重要な経路はPI3K-AKTシグナル伝達経路であった。タンパク質-タンパク質相互作用ネットワーク解析では、CDC20、NDC80、DLGAP5、CENPF、CENPE、ASPM、TPX2、TOP2A、RRM2、PRC1などのハブ遺伝子が重要な役割を果たしていた。

RESULTS: The following were selected: 4 GEO data sets that included 370 high-grade glioma samples as well as 169 low-grade glioma samples. Identification of a total of 174 DEGs was done. Out of the identified DEGs, 82 were upregulated and 92 were downregulated genes. According to the Gene Ontology analysis, the primary biologic focus of DEGs included passive transmembrane transporter activity, regulation of channel activity, as well as the revelation that the biologic roles of DEGs aimed primarily on regulating channel activity, as well as the monovalent inorganic cation transmembrane transporter activity. The most significant pathway in KEGG analysis was PI3K-AKT signaling pathway. Some of the significant hub genes as per the protein-protein interaction network analysis included CDC20, NDC80, DLGAP5, CENPF, CENPE, ASPM, TPX2, TOP2A, RRM2, and PRC1.

結論:

本研究から、統合的なバイオインフォマティクス解析を用いて神経膠腫におけるパスウェイやDEGのスクリーニングを行うことで、神経膠腫を理解することの臨床的意義や神経膠腫の発生の根底にある分子機構を理解し、神経膠腫の治療に有効なターゲットを提供できることが明らかになった。

CONCLUSION: From this study, it is evidenced that the use of integrated bioinformatics analyses in screening for pathways and DEGs in glioma can help us understand the clinical significance of understanding glioma, the molecular mechanism that underlies the development of glioma, as well as the provision of an effective target to treat glioma.