Geri Dön

Mide kanserlerinde tanı ve tedaviye yönelik işaretçilerin in silico yöntemlerle tesbiti

Determination of points for diagnosis and treatment in gastric cancers by in silico methods

PDF İndir

  1. Tez No: 760996
  2. Yazar: RAUF MEHTIYEV
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ENDER BERAT ELLİDOKUZ
  4. Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
  5. Konular: İç Hastalıkları, Internal diseases
  6. Anahtar Kelimeler: Mide kanseri (GC), biyoinformatik analiz, gen ekspresyonu omnibus (GEO), diferansiyel eksprese genler (DEG' ler), Gastric cancer (GC), bioinformatics analysis, omnibus gene expression (GEO), differentially expressed genes (DEGs)
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Tıp Fakültesi
  11. Ana Bilim Dalı: İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 118

Özet

Amaç-hipotez: Mide kanseri (GC), dünyada kansere bağlı ölümlerin dördüncü en sık nedenidir. Dünyada önemli bir sağlık yükü oluşturmaktadır. GC hastalarının birçoğu tanı anında mide kanserinin ileri evrelerinde yer almakta ve en iyi tedavi fırsatını kaçırmaktadır. Bu çalışmada GC' nin moleküler mekanizmalarını ortaya çıkarmayı ve GC prognozu, erken tanı ve hedefe yönelik tedavi için spesifik biyobelirteçlerin tanımlanmasını amaçladık. Gereç-yöntem: 10 mRNA veri kümesi (GSE79973, GSE34942, GSE38749, GSE35809, GSE22377, GSE66222, GSE54129, GSE42252, GSE19826 ve GSE13911) Gene Expression Omnibus (GEO) veri tabanından seçilmiştir. Veri kümesi 177 normal mide doku örneği ve 360 mide adenokanseri örneği içermekte olup, toplam örnek sayısı 537'dir. Diferansiyel olarak eksprese edilen genler (DEG' ler) R yazılımı tarafından seçildi. R yazılımı ve Volkan grafiği, farklı şekilde ifade edilen genleri (DEG' ler) ayırt etmek için kullanıldı. Daha sonra gen ontolojisi (GO) analizi ve Kyoto Gen ve Genom Ansiklopedisi (KEGG) yol analizi gerçekleştirdik. STRING ve Cytoscape yazılımı, 10 veri kümesi arasında ortak olan DEG' lerin protein-protein etkileşimi (PPI) ağlarını analiz etmek için de kullanıldı. Bulgular: 10 mRNA veri kümesinden 260 yukarı regüle ve 260 aşağı regüle gen dahil olmak üzere toplam 520 DEG tanımlanmıştır. R yazılımı ve Volkan grafiği ile 520 DEG içerisinden log FC>2 olan DEG' ler tespit edildi. KEGG analizi, yukarı-regüle DEG' lerin esas olarak Protein sindirimi ve emilimi, ECM-reseptör etkileşimi, İlaç metabolizması, IL-17 sinyal yolu, Sitokin-sitokin reseptör etkileşimi ve Amoebiasis yolaklarında zenginleştirildiğini göstermiştir. GO analizi, yukarı-regüle DEG' lerin esas olarak hücre dışı matris organizasyonu, hücre dışı yapı organizasyonu, dış kapsülleyici yapı organizasyonu ve hücre popülasyonu proliferasyonunun düzenlenmesi, kolajen fibril organizasyonu ve mitotik kardeş kromatit yolaklarında zenginleştirildiğini göstermiştir.16 yukarı-regüle (log FC> 2) ve 67 aşağı-regüle (log FC 2 ve en yüksek FcS olan DEG 'lerdir. Sonuçlar: Bu çalışma, biyoinformatik analiz yöntemlerini kullanarak INHBA, SULF1, COL1A2, CTHRC1, THBS2, COL1A1, COL11A1, SFRP4, FN1, COL10A1 dahil olmak üzere 10 DEG, mide kanseri hastalarında anlamlı derecede yüksek oranda eksprese edildi. Çalışmamız bu 10 DEG' in GC için potansiyel biyobelirteçler ve terapötik hedefler olabileceğini düşündürmektedir.

Özet (Çeviri)

Purpose and hypothesis: Gastric cancer (GC) is the fourth most common cause of cancer-related death in the world. Gastric cancer constitutes a significant health burden in the world. Many GC patients are in advanced stages of gastric cancer at the time of diagnosis and miss the opportunity for the best treatment. In this study, we aimed to reveal the molecular mechanisms of GC and to identify specific biomarkers for GC prognosis, early diagnosis and targeted therapy. Material-method: 10 mRNA datasets (GSE79973, GSE34942, GSE38749, GSE35809, GSE22377, GSE66222, GSE54129, GSE42252, GSE19826 and GSE13911) were selected from the Gene Expression Omnibus (GEO) database. The dataset includes 177 normal gastric tissue samples and 360 gastric adenocarcinoma samples, with a total sample number of 537. Differentially expressed genes (DEGs) were selected by the R software. R software and Volcano plot were used to distinguish differentially expressed genes (DEGs). We then performed gene ontology (GO) analysis and Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) pathway analysis. STRING and Cytoscape software were also used to analyze protein-protein interaction (PPI) networks of DEGs common among the 10 datasets. Results: A total of 520 DEGs were identified, including 260 up-regulated and 260 down-regulated genes from 10 mRNA datasets. DEGs with log FC>2 were detected out of 520 DEGs with R software and Volkan graph. KEGG analysis showed that up-regulated DEGs are mainly enriched in Protein digestion and absorption, ECM-receptor interaction, Drug metabolism, IL-17 signaling pathway, Cytokine-cytokine receptor interaction, and Amoebiasis pathways. GO analysis showed that up-regulated DEGs are mainly enriched in extracellular matrix organization, extracellular structure organization, external encapsulating structure organization and regulation of cell population proliferation, collagen fibril organization, and mitotic sister chromatid pathways. The STRING database and Cytoscape software were used to predict and analyze protein interactions between a total of 83 DEGs, 16 up-regulated (log FC> 2) and 67 down-regulated (log FC 2 and highest FcS. Conclusion: Using bioinformatics analysis methods in this study, 10 DEGs, including INHBA, SULF1, COL1A2, CTHRC1, THBS2, COL1A1, COL11A1, SFRP4, FN1, COL10A1, were significantly highly expressed in gastric cancer patients. Our study suggests that these 10 DEGs may be potential biomarkers and therapeutic targets for GC.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    493393

    Mide karsinomlarında C-ERBB-2 (HER-2 / NEU) protein ekspresyonu ve gen amplifikasyonunun klinikopatolojik parametreler ve prognoz ile ilişkisi

    C-ERBB-2 (HER2 / NEU) protein expression and gene amplification in the gastric carcinomas relationship with clinicopathological parameters and prognosis

    MUSTAFA KESLER

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    PatolojiCumhuriyet Üniversitesi

    Tıbbi Patoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HATİCE ÖZER

  2. Tez No

    713211

    Mide kanserlerinde PD-L1/PD-l2 expresyonu ve mikrosatellite instabilitesinin tümör değişkenleri ve prognoz ile ilişkisi

    The relationship of PD-L1/PD-L2 expression and microsatellite instability with tumor variables and prognosis in gastric carcinomas.

    MERVE NUR ÇELİK

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    PatolojiBaşkent Üniversitesi

    Tıbbi Patoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GONCA ÖZGÜN

  3. Tez No

    426993

    Mide adenokarsinomlarında sonic hedgehog, müsin ve her-2(CERBB2) ekspresyonlarının prognostik önemi

    Prognosti̇c si̇gni̇fi̇cance of soni̇c hedgehog, muci̇n and her2 (CERB-B2) expressi̇ons i̇n gastri̇c adenocarci̇noma

    BAYRAM YILMAZ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    PatolojiPamukkale Üniversitesi

    Patoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEŞE ÇALLI DEMİRKAN

  4. Tez No

    847575

    Bazı sindirim sistemi kanserlerinde SEZ6L2'nin tanı amaçlı kullanım potansiyeli

    Diagnostic use of SEZ6L2 in some digestive system cancers

    BİRSEN BAĞCILAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Biyolojiİstanbul Üniversitesi

    Biyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BAHRİYE PELİN ARDA

  5. Tez No

    406685

    İleri evre mide kanserinde, sisplatin ve kapesitabin kombinasyon tedavisinin hastalar üzerindeki klinik etkilerinin retrospektif değerlendirilmesi

    Retrospective evaluation of clinical effects of cisplatin and capecitabine combination treatment on patients with advanced stage of gastric cancer

    MURAT BAYINDIR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    OnkolojiUludağ Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZKAN KANAT

Geri Dön