PLoS ONE: netværkstopologier dekodning Livmoderhalskræft

Abstrakte

Ifølge GLOBOCAN statistik, livmoderhalskræft er en af ​​de førende dødsårsager blandt kvinder i hele verden. Det viser sig at være gradvist stigende i den yngre befolkning, specielt i udviklingslandene. Vi analyserede protein-protein-interaktion netværk af livmoderhalsen celler til de normale og sygdomstilstande. Det blev konstateret, at sygdommen net var mindre tilfældig end det normale, hvilket giver et indblik i ændringen i kompleksitet underliggende netværk i sygdomstilstanden. Undersøgelsen skildret også, at sygdomstilstanden har hurtigere signalbehandling som diameteren af ​​det underliggende netværk var meget tæt på dens tilsvarende tilfældig kontrol. Dette kan være en årsag til de normale celler til at ændre i ondartet tilstand. Endvidere analyse viste VEGFA og IL-6-proteiner som udpræget høje grad knudepunkter i sygdommen netværk, som er kendt for at manifestere et væsentligt bidrag til at fremme livmoderhalskræft. Vores analyse, at være tid dygtige og omkostningseffektiv, giver en retning for udvikling af nye lægemidler, terapeutiske mål og biomarkører ved at identificere specifikke interaktion mønstre, der har strukturel betydning

Henvisning:. Jalan S, Kanhaiya K, Rai A, Bandapalli OR, Yadav A (2015) netværkstopologier afkodning livmoderhalskræft. PLoS ONE 10 (8): e0135183. doi: 10,1371 /journal.pone.0135183

Redaktør: Matjaz Perc, Maribor Universitet SLOVENIEN

Modtaget: 23. maj 2015; Accepteret: 17 Juli 2015; Udgivet: 26 August, 2015

Copyright: © 2015 Jalan et al. Dette er en åben adgang artiklen distribueres under betingelserne i Creative Commons Attribution License, som tillader ubegrænset brug, distribution og reproduktion i ethvert medie, forudsat den oprindelige forfatter og kilde krediteres

Data Tilgængelighed: De datasæt er indsamlet fra UniProt KB [ref.94] CCDB [ref.95], Proteome 2D-PAGE Database [ref.96] ud over de tilgængelige fra tidligere publicerede litteratur data. Vi har også brugt data fra HeLa-cellelinje [ref.97] Efter at hente proteiner til normale og sygdom datasæt, blev deres interagerende partnere downloades fra STRING databasen [ref.98]

Finansiering:. Dette arbejde var støttet af Ministeriet for Videnskab og Teknologi, Indiens regering tilskud nummer: SR /FTP /PS-067/2011 og Rådets videnskabelig og industriel forskning, Indien projekttilskud:. 25 (0205) /12 /EMR-II

konkurrerende interesser:. forfatterne har erklæret, at der ikke findes konkurrerende interesser

Introduktion

Ca. 528.000 nye tilfælde af livmoderhalskræft blev diagnosticeret og 266.000 dødsfald estimeret på verdensplan i 2012 [1, 2]. Forekomsten findes at være stigende gradvis, hovedsagelig i den yngre population af kvinder [3]. Selvom, infektion af human papillomavirus (HPV) spiller en vigtig rolle i forekomsten af ​​sygdommen [4], andelen af ​​kvinder udvikle denne kræft ved infektion af HPV alene er omkring 40% [5, 6]. Dette indikerer, at nogle andre faktorer som genetisk modtagelighed, kosten spørgsmål, miljø og uanstændige livsstil er ansvarlige for udbrud af sygdom [3]. Trods enorme investeringer og omfattende forskning i de sidste par år, ætiologien af ​​livmoderhalskræft er stadig uklart [7]. Endvidere er denne neoplasme er en fremragende model til at studere de mekanismer, der er involveret i kræft vedligeholdelse, og præsenterer en pålidelig måde at overvåge de biologiske ændringer fremkaldt af sygdommen [8].

En tidligere undersøgelse fra Alsbeih et al., har vist, at somatiske mutationer i PIK3CA, PTEN, TP53, STK11 og KRAS samt flere kopiantal ændringer fører til patogenesen af ​​cervikale carcinomer [9]. Kun få sammenlignende screening analyser af syge udstrygninger i regelmæssige intervaller har været med til at diagnosticere den fase af kræft i patienten på en omkostningseffektiv måde, men disse analyser kunne ikke levere positive resultater for patienter i fremskreden [10]. Senere har undersøgelser på chemokin netværket igangsat forskerne at målrette både kemokiner og deres receptorer for terapeutisk intervention, enten med antistoffer eller små molekyler antagonister [11]. Men både, kompleksitet samt variationer på alle stadier af kræft gengivelser designe lægemiddeltargets meget vanskeligt [12, 13]. Systemer biologi metoder baseret på netværk teori har lov til at undersøge store data -omik indsamlede hjælp af teknologier (dvs. gene-, transcript-, prote-, og Metabol-omics) i en ny måde [14]. Biologiske processer betragtes som komplekse netværk af samspil mellem mange komponenter i cellen snarere end uafhængige interaktioner kun involverer nogle få molekyler [15-17]. Tidligere undersøgelser baseret på human sygdom netværk viser, at forskellige typer af cancere er indbyrdes forbundet til hinanden gennem antal veje, der er ændret i forskellige sygdomme [18]. Som cancer er en kompleks sygdom, gengivelsen af ​​en malign celle som et protein-protein-interaktion (PPI) net og dets efterfølgende komparativ analyse med sin normale couterpart kan give et indblik i opførslen af ​​cancerceller og kan føre til opdagelsen af ​​nye biomarkører [19]. I denne undersøgelse har vi analyseret PPI netværk af livmoderhalsen celler af uterin væv til normale og sygdomstilstande og undersøgt deres strukturelle egenskaber. Denne omfattende undersøgelse muligt for os at identificere forskelle mellem de normale og sygdomstilstande. De strukturelle parametre skildrer nogle vigtige proteiner, der er funktionelt signifikant i forekomsten af ​​sygdommen og kan anvendes til lægemiddelmål for en mere effektiv behandling af sygdommen.

Resultater

Strukturelle egenskaber af kræft netværk

Det samlede antal af proteiner og deres interagerende partnere opnået for normal livmoderhalsen celle havde 4481 noder og 21801 forbindelser, efterfulgt af 2636 knuder og 20040 links til livmoderhalskræft datasæt. Ud fra disse datasæt, opnåede vi forskellige tilsluttede komponenter, der er nævnt som netværk. Forskellige egenskaber af de normale og sygdomstilstande net er opsummeret i tabel 1. Den første kolonne i tabel 1 viste, at det samlede antal proteiner i sygdommens datasættet er mindre end den for de normale data. En sandsynlig årsag bag dette kunne være mere tilgængelighed af de normale data i forhold til sygdommen én. En anden sandsynlig årsag kan være, at der i sygdomstilstanden, er mange veje til tavshed eller protein udtryk er ændret [20]. Også for sygdomstilstanden, der kan være inddragelse af nye proteiner eller veje, som måske ikke er blevet fanget af analytikeren endnu. Næste kolonne i tabel 1 afbildede den gennemsnitlige grad (⟨

k

⟩) i netværket. Den tredje kolonne betegnet diameteren af ​​netværket, som angivet evnen af ​​et netværk til signaltransduktion [21]. En lavere diameter af sygdommen netværk (DNC og C1) indikerede en hurtigere signalering af veje i forhold til den normale tilstand. Dette er biologisk relevant, da forstyrrelser i kræft proteiner fremmer tilpasningsevne hurtigere kommunikation i mange større kræftrelaterede cellulære signalering processer [22]. Endvidere har vi beregnet den gennemsnitlige klyngedannelse koefficient (⟨

CC

⟩) af alle de netværk sammen med det samlede antal knuder, der har CC svarende til en (

N

cc

= 1) som opstillet i tabel 1. knudepunkterne har

CC

= 1 afspejlede dannelsen af ​​komplette sub-grafer eller kliker bestående af knudepunktet under overvejelse. Også den højere værdi af ⟨

CC

⟩ impliceret eksistensen af ​​høje antal kliker eller tæt klike struktur i netværket [21]. Kliker er kendt som byggestenene i et netværk, hvilket gør det underliggende system mere robust og stabil [23, 24], samt vides at blive bevaret under evolutionen [25]. Netværk har mindre antal kliker afbildet nedrivning af byggeklodser, hvilket indikerer et ustabilt system, der kunne føre til forekomsten af ​​sygdom.

Graden fordeling

P

(

k

), af alle de netværk for både den normale og sygdom datasæt fulgte power lov (figur 1). Dette viste, at i disse netværk knudepunkter som har meget mindre antal naboer var i flertal sameksisterende med et par knudepunkter, der har et meget stort antal interagerende partnere. Mange andre biologiske systemer har været kendt for at følge styrkelov grad fordeling med eksponenten ligger mellem 2 og 3, tyder skala fri opførsel [17]. En anden interessant observation var, at DNC ​​netværket vedrørte to forskellige magt love, som også findes i mange sociale og økonomiske systemer [26]. Denne adfærd er ikke fundet i andre netværk såsom C1, C2, NNC1 og NNC2 og dermed gjort sygdommen netværket anderledes. Også for cervikale netværk sygdom, eksponenten løj under

to

for alle de netværk, som kan være på grund af den begrænsede størrelse effekt [27].

Degree fordeling for

C

1,

C

2,

DNC

,

NNC

1 og

NNC

2 datasæt efter magt loven adfærd. Interessant observation er anerkendt for DNC netværk, som har dobbelt magt loven.

For at forstå kompleksiteten af ​​vekselvirkninger samt at have en dyb indsigt for ændringer i samspillet mønstre af sygdom, en sammenligning af deres egenskaber med de tilsvarende stikprøvekontrol blev gennemført. Da graden sekvens vides at være en af ​​de vigtigste funktioner, som igen påvirker mange andre egenskaber af et netværk, blev stikprøvekontrol genereret under anvendelse af samme grad sekvens som af de virkelige netværk, der undersøges her.

Sammenligning med tilfældige kontrol netværk

Vi sammenlignede alle de normale og sygdom netværk med den tilsvarende konfiguration model, som er en tilfældig kopi af netværkene betragtes her. Konfigureringsmodellen bevarer den nøjagtige grad sekvens af et netværk [28] ved at producere tilfældige net til en given grad sekvens af et array af størrelse, som har

tilfældige Salg forbindelser mellem forskellige elementer. Vi genererede ti sådanne erkendelser for en given grad sekvens, er forskellige egenskaber af sådanne netværk hyret i tabel 2.

Ved sammenligning alle netværk med de tilsvarende konfiguration modeller, fandt vi, at egenskaberne af tilsvarende tilfældige kontroller, der blev genereret ved hjælp af den samme grad sekvens som af de reelle netværk, afveg væsentligt fra dem af de virkelige netværk. Selvom diameteren samt clustering koefficient af de tilsvarende tilfældige net var små som forventet [21], den interessante del var at, mens diameteren af ​​alle reelle net var meget større end de tilsvarende stikprøvekontrol, DNC netværk havde diameter meget tæt på den for den tilsvarende tilfældige model. Da er diameteren af ​​et netværk defineret som største af alle de korteste veje i et netværk og afspejler evnen for kommunikation mellem knudepunkter i netværket [29], en lavere diameter på DNC tæt på den tilsvarende randomiserede netværk betød, at hvert knudepunkt i DNC-netværket var knyttet til andre noder i meget få trin [21]. Dette viste endvidere, at kommunikationen i DNC-netværk var hurtigere i forhold til de andre (NNC1 og NNC2) netværk [29]. En plausibel fortolkning til dette kan være, at signaleringen af ​​oplysningerne i cancerceller var meget hurtigere end de normale celler. Jo hurtigere informationsflow i DNC kan være en årsag til ukorrekt funktion i cellerne fører til syge tilstand for eksempel den ukontrollerede spredning af celler. Også, har virkningen af ​​hurtige udbredelse af signaler allerede bevist i tilfælde af epileptiske anfald, hvor på grund af ukontrolleret strøm af information abnormiteter forekommer [30].

Dernæst klyngedannelse koefficient på de virkelige netværk var meget højere end konfigureringsmodellen (tabel 1 og 2. gennemløb). Disse højere klyngedannelse koefficienter viste, at, i den virkelige netværk, naboer var godt forbundet med hinanden. Vi fandt også, noder have CC lig med en, som afspejlede, at de er en del af komplette sub-grafer (kliker). Disse kliker er kendt for at give et fingerpeg om sygdom patogenese [31], hvilket indikerer deres betydning i kræftnetværk, en yderligere undersøgelse til disse knudepunkter kan give en bedre forståelse af kræft.

Desuden er det allerede rapporteret, at høj grad og høj betweenness centrale knudepunkter er vigtige, fordi de findes i forskellige veje i et netværk [17, 32] og dermed vi analyserede graden-betweenness centrale korrelation (

k

–

β

c

) for alle de netværk og sammenlignet dem med deres tilsvarende tilfældige modeller. Vi fandt, at den

k

–

β

c

for alle de fælles netværk afbildet en overordnet positiv korrelation som forventet (figur 2), fordi den høje grad knudepunkter tendens til at have mere betweenness centralitet. Dette resultat var magen til deres tilsvarende konfiguration model (figur 3). For alle de virkelige netværk, den største værdi af

β

c

var meget høj sammenlignet med den tilsvarende konfiguration model (fig 2 og 3). For eksempel er den højeste

β

c

af

C

1 var omkring 0,094, mens den højeste

β

c

af den tilsvarende konfiguration model var omkring 0,063. Imidlertid blev interessant observation noteres i DNC-netværket, hvor den højeste værdi af

β

c

var så lav som den tilsvarende model (0,076 for reel og 0,085 for tilsvarende konfiguration model). Således node har højeste

β

c

var på grund af graden af ​​denne node og ingen yderligere hotel blev involveret. En interessant ting at bemærke, at eftersom tilsvarende model netværk blev genereret ved hjælp af den samme grad rækkefølge som i den virkelige netværk,

β

c

af alle knuder i netværket var automatisk taget sig af i forhold til deres grad, og enhver afvigelse fra det kan være opstået på grund af den særlige stilling, som Knude besat på grund af sin funktionelle betydning i netværket. En lavere værdi af

β

c

angivet nogen sådan præference for en høj grad node til stede i DNC. For at få en yderligere indsigt til forskellen mellem de normale og sygdomstilstande, omdirigeret vi vores fokus på en ejendom, som gav os en detaljeret information om den lokale opførsel af noder i netværket. Som omtalt tidligere,

CC

af en knude svarer til forbindelsen mellem naboerne i denne knude, vi yderligere analyseret graden-CC (

k

–

CC

) korrelationer .

Alle de virkelige modeller almindelig (

C

1 og

C

2), sygdommen ikke almindelig (

DNC

) og normal ikke almindelige (

NNC

1 og

NNC

2) netværk har positiv sammenhæng.

Alle konfiguration modeller almindelig (

C

1 og

C

2), sygdommen ikke almindelig (

DNC

) og normal ikke almindelige (

NNC

1 og

NNC

2) netværk viser lav betweenness centrale i forhold til den virkelige . model

k

–

CC

C1, C2 og DNC netværk blev samlet negativt korreleret (fig 4) som fundet for andre biologiske systemer [17 ]. Men grafen for NNC1 og NNC2 angivet en afvigelse fra denne sammenhæng mønster. Den NNC1 og NNC2 bestod af en del af interaktioner giver en samlet negativ

k

–

CC

korrelation, med størstedelen af ​​interaktioner være tilfældig afspejlet i mangel af

k

–

CC

korrelationer. Dette praktikant skildret, at DNC ​​delgraf har en organiseret mønster [33] henviser til, at NNC1 og NNC2 afviger fra enhver sammenhæng kan betragtes som mere tilfældigt. Denne kvalitativ sammenligning blev udført på grundlag af deres tilfældigt mønster, som tilstrækkelig mængde tilfældighed er en vigtig ingrediens for systemets funktion [34]. Analysen udledte, at den manglende minimum af tilfældighed i netværket kan være en årsag til ændringer fra den normale til sygdomstilstanden ved at påvirke den funktionelle enhed af systemet (celle) gennem mutation og forandringer i samspillet mellem proteiner.

tallet viste

k

–

CC

korrelation af den fælles (

C

1 og

C

2), sygdommen ikke almindelige (

DNC

) og normal ikke almindelige (

NNC

1 og

NNC

2) netværk, mens de fælles og DNC-netværk afspejlede mindre tilfældig korrelation, normal ikke almindeligt udstillet mere i retning af tilfældig korrelation.

Vi undersøgte endvidere funktionelle betydning af de knuder, der var i den høje grad regime til at forstå den biologiske betydning af disse knuder i forekomsten af ​​livmoderhalskræft.

funktionelle egenskaber af høj grad proteiner

Vi bestemmes grader af knudepunkterne i alle de normale og sygdom netværk og revideret funktionelle egenskaber alle den højeste grad proteiner tilgængelige fra litteraturen som disse knudepunkter også er kendt for at være strukturelt meget vigtigt. Proteinerne (noder), der har udpræget høj grad i sygdomstilstande var VEGFA, DIF, IL6, PCNA, ESR1, CCND1, TGFB1. Alle disse proteiner blev kendt for at have forskellige roller i udviklingen af ​​kræft. Det blev fundet, at overekspression af VEGFA i cervikale cellelinier forøgede tumorvækst ved at aktivere PI3K /Akt (figur 5), og derefter sin nedstrøms til mTOR-signalvejen [35]. Endvidere VEGFA-induceret aktivering af mTOR signaleringskaskader fremmes også cancercellevækst gennem cyclinD1 og CDK4 aktivering [36]. Invasivitet sket ved MMP2 og MMP3, mens inhibering af VEGFA faldt tumorens vækst [37]. VEGF-medieret signalering, der fandt sted i tumorceller, har bidraget til de vigtigste aspekter af tumorigenese herunder funktionen af ​​cancer stamceller og tumor initiering [38]. Tilsvarende kliniske undersøgelser har bekræftet, at VEGF-C-ekspression er tæt forbundet med invasion fænotype og påvirker patientens overlevelse i cervikale karcinomer [39-41].

figur afbildet hvordan HPV-induceret p53 ubalance og reguleret ekspression af VEGF og PI3K /Akt pathway som igen fører overlevelse af celler og angiogenese i livmoderhalskræft.

Den anden protein DIF induceret cyclin D1 nedbrydning i livmoderhalskræft cellelinjer [42] og regulerede stilk differentiering. Det invaderede hovedsagelig mitokondrierne og lokaliserede mitokondrier i HeLa humane cervikale cancerceller [43]. Den næste protein i høj grad regime var IL6, hvis variation i værtens immunreaktion ved enkelt-polymorfismer kan bidrage i livmoderhalskræft risiko [44]. Derudover, på grund af kronisk inflammation, kan IL6 cytokin øge risikoen for at udvikle livmoderhalskræft [45]. Det er allerede kendt, at cancerassocieret fibroblast senescens induceret af højrisiko -E6, aktiverer IL-6 /STAT3 signalering og remodel tumormikromiljøet begunstige udviklingen af ​​livmoderhalskræft efter den aflange latenstid af sygdommen. Dette tydede en mulighed for at fratage den aktiverede IL-6 /STAT3 netværk mod inflammation, herunder fibroblast senescens i tumormikromiljøet (fig 6), der kan betragtes som et supplement til at øge effektiviteten af ​​det målrettede terapi mod HPV 16/18 i livmoderhalskræft [ ,,,0],46]. Med aktiveret STAT3, IL-6 dukker senescent på tidlige passager i livmoderhalskræft væv inficeret med høj risiko HPV og aktiverer STAT3 og cellulære aldring [47].

figur afbildet hvordan IL-6 opreguleret den STAT3 protein ved både autokrine og parakrin signalering.

Den næste top høj grad protein PCNA (prolifererende celle nuklear antigen) stiger på grund af forskellige kvalitet af CIN (cervikal intra-epitel neoplasi) læsioner i livmoderhalsen karcinom. Dens positivitet viste sig også at blive øget fra basal til overfladiske lag [48] og angav chancerne for cervical carcinoma. Som den kvalitet af livmoderhalskræft læsion bliver højere fra den normale epitel til SCC, er udtryk for PCNA signifikant forøget [49]. Opregulering af PCNA blev tæt forbundet med HR-HPV og progressiv CIN. Den omstændighed, at PCNA også udtrykkes i normale pladeepitel udelukker anvendelsen af ​​denne markør som en potentiel screeningsværktøj til denne kræft [50]. Proteinet med høj grad i sygdommen er ESR1 (østrogen-receptor-alpha). Undersøgelser viste, at tabet af ESR1 udtryk en stor rolle i livmoderhalskræft progression. Methylering af ESR1 blev også fundet i mange cervikale cancerpatienter [51]. Den næste protein CCND1, blev fundet fungerer i G til A polymorfi (G870A) af cyclin D1 (CCND1), og skiftede splejset udskrift. Siden transkript B, som blev udtrykt af CCND1 870A allelen manglede PEST-motivet og kritisk for nedbrydningen af ​​cyclin D1, denne proces fører til en over ophobning af cyclin D1 i cellen som fremmede øget celleproliferation og var forbundet med højere tumor klassificering af livmoderhalskræft patienter [52, 53]. Den næste protein TGFB1 fungerede at stimulere apoptose og inhibere vækstfaktor. Denne øgede også migration og invasivitet og resulterede i metastaser. Metastaser bidraget til udviklingen af ​​forskellige kræfttyper [54]. Senere blev nedregulering af Smad4, hvilket påvirkede de metastatiske potentialer i tidlige stadier af livmoderhalskræft, der er forbundet med TGFB1 nedregulering og anklagede livmoderhalskræft [55].

Proteiner (noder), der har den højeste grad i normale tilstande var CDC6, CCNA2, CENP-F, MKI67IP. Blandt disse CDC6 spillede kritiske roller i DNA-replikation og carcinogenese, men biologisk betydning af CDC6 på cervikal carcinogenese er stadig ukendt [56]. Også tidligere forskning på livmoderhalskræfttilfælde viser, at CDC6 protein fortrinsvis blev udtrykt i høje kvalitet læsioner og i invasiv pladecellekræft indikerer ændringer i opregulering af CDC6 dermed celledeling og invasion. [57] Den næste protein CCNA2 (også kendt som CyclinA2) var signifikant overudtrykt i forskellige cancertyper, som angivet dens potentielle roller i transformation kræft og progression [58]. Imidlertid har livmoderhalskræft og relation med dette protein aldrig blevet rapporteret til vores viden. Nogle undersøgelser har vist, at overekspression af cyclin A2 er forbundet med samlet nedsat overlevelse [59, 60], mens andre har rapporteret en forening med forbedret overlevelse [61]. Det kan være muligt, at cyclin A2-CDK bidrager til tumorigenese ved phosphorylering af oncoproteiner eller tumorundertrykkere som p53 [62]. Proteinet CENP-F (Centromer protein F) besidder signifikant korrelation af ekspressionen af ​​auto-antistoffer med cancer og er blevet beskrevet i mange undersøgelser [63]. Det er også blevet rapporteret, at ekspression af CENP-F er en vigtig prædiktor blandt generne højt udtrykte i tumorer fra patienter med ringere overlevelse [64]. Dernæst protein MKI67IP er en rRNA transkription protein, som er til stede i tumoren co-ekspression netværk [65]. MKI67IP genet koder for et nucleolar protein, der interagerer med forkhead-associerede (FHA) domæne af Ki-67-antigenet, en proliferation relateret protein. MKI67IP interagere med FHA kan fremme tumorogenesis som, FHA domæne er et phosphopeptid-bindende domæne til stede i en række forskellige nukleare cellulære proteiner involveret i DNA-reparation, cellecyklusstandsning, eller præ-mRNA-processering [66]. Som vi ved, er ingen eksperimentel analyse gjort for at bekræfte sit engagement i tumordannelse.

Derudover analyserede vi den funktionelle rolle af proteinerne fælles i sygdom og normale tilstande. Den høje grad proteiner, der findes almindelig i både den normale og sygdom var TP53, CK1, Akt1, SUMO1, SUMO2, SRSF1 og XRCC3. Det første protein TP53 er klart et element af en af ​​de veje aktiveres som reaktion på DNA-skade [67-71] og mutationer i cervikale carcinomer er forbundet med aggressiv cancer og sene forekomst i tumorudvikling [72]. Også p53 kan inhibere celleproliferation ved at blokere indtræden i S-fasen af ​​cellecyklussen, og er også en master regulator af apoptose. Ekspressionen af ​​p53 øges proportionalt med graden af ​​CIN og livmoderhalskræft. Derfor kan p53 immunreaktivitet være nyttigt at bestemme en neoplastisk læsion, men fravær af p53 udelukker ikke neoplasi [73]. Flere uafhængige undersøgelser har allerede vist, at mutation i p53-genet er i lille procentdel af cervikale tumorer [74]. en voksende mængde af beviser indikerer dog, at andre funktioner i p53 kan være lige så vigtigt at forebygge eller stall kræft udvikling. Under stå af dens funktion apoptose ophører men kræftceller formerer sammen med mutationer. Det andet protein CK1 er fundet vigtige for cellefunktion men depletion eller inhibering af CK1 cancer celler resulterer i reduceret kolonidannelse og forskellige type celle carcinom. Selv er CK1 stærkt udtrykt i tumorvæv, er tabet fra cytoplasmaet uventet forudsagt i dårlig overlevelse [75]. Funktionen af ​​Cdk1 er kendt som en tumor suppressor protein, som er den drivende kraft for mitotisk post, og dets aktivering er stramt reguleret af G2 /M checkpoint [76]. Nogle undersøgelser rapporterer, at overekspression af C53 tilsidesætter G2 /M DNA skader checkpoint for at fremme Cdk1 aktivering og dermed sensibiliserende kræftceller til forskellige DNA skader agenser [77]. Selv under DNA beskadigelse respons, er aktiveringen af ​​checkpoint kinase 1 og 2 (Chk1 og Chk2) delvis inhiberet af C53 overekspression og bidrager således i tumorigenese. Den næste protein er Akt1-, hvis abnormitet fører til defekt signalering i mange humane cancere og mutationer i AKT pathway ansvarlig for livmoderhalskræft [78]. Aktivering af Akt1 undertrykker apoptose i en transskription-uafhængig måde, som derefter phosphorylerer og inaktiverer arbejde maskineri apoptotiske vej. I mange typer af cancere, aktivering eller deaktivering af multiple oncoproteiner, tumor suppressor cellesignalering og metabolisk regulering skærer AKT signaltransduktionsvejen [79]. Den næste protein SUMO1 detekteres i nogle af de kræftformer og kan anvendes som en prædiktiv markør for prognose af cancer. En nylig undersøgelse viser en signifikant stigning i protein sumoylation i to leukæmiske cellelinier [80]. Effekten kan også måles for cervikal cancer. Proteinet er SUMO2 modificeres også forskellige cellulære proteiner fører til ændringer i mange signalveje er forbundet med deres målproteiner [81], men dens rolle i livmoderhalskræft er ikke klart. Endvidere er det protein SRSF1 opreguleret i cancer og dens transkription aktiveres af prooncogenic transkriptionsfaktor Myc. Men der er en væsentlig forskel i SRSF1 genkopital der kan forklare dets opregulering [82]. De næste protein XRCC3 fungerer som DNA reparation gener og dets funktion er i opretholdelsen af ​​integriteten af ​​det genetiske materiale, og dermed dens dysfunktion spiller kritiske roller i udviklingen af ​​kræft [83].

Hvad følger heraf, alle proteinerne svarende til den høje grad i sygdomstilstanden har et væsentligt bidrag til at fremme livmoderhalskræft. De proteiner med høj grad i normale tilstande også har en potentiel rolle i nogle af cancere og kan være til stede i livmoderhalskræft. Desuden er alle den høje grad proteiner er vigtige for den normale såvel som sygdomstilstanden, men fører til en meget forskellig adfærd af celle i de to tilstande. I normale celler disse proteiner er involveret i hus føring funktioner af celler, hvor der som i sygdomstilstanden disse er alle fundet at være enten op eller nedreguleret eller muteret fører til sygdomstilstanden.

Funktionelle egenskaber af proteiner med

CC

= 1

Dernæst udforskede vi knudepunkterne danner komplette sub-grafer dvs proteiner, der har

CC

= 1 i alle de netværk, som de var kendt for at være vigtigt for et netværk. Det viste sig, at for de fælles netværk, der var 64 proteiner, der findes som havde

CC

= 1 (tabel 1). Tilsvarende for DNC var der 37 proteiner (tabel 1). De fleste af de knuder, der har

CC

= 1 løjet mod en meget lav grad regime. I første omgang, vi overvejet kun de udpræget høje grad proteiner fra listen med

CC

= 1.

Fra denne analyse fandt vi, at de proteiner, der har høj grad og

CC

= 1 i fælles og sygdomstilstande var GSG2, CIT og SRPR, PRR11, HNRNPA0 hhv. Vi studerede den funktionelle rolle af disse strukturelt signifikante proteiner fra de tilgængelige litteratur og eksperimentelle undersøgelser for at forstå deres biologiske betydning. Det første protein, kinase haspin /GSG2 spiller en vigtig rolle i mitose og proteinkinaseaktivitet [84]. Over-ekspressionen af ​​haspin forsinkelser tidlig mitose [85], som kan forstyrre samhørighed binding og søster kromatin forening. Manipulation i denne pathway resulterer i abnorm proliferation af celler og fører til cancer [86]. Også nedregulering af CIT (Citron) udtryk forårsager banke ned af mitotisk kinesis og fører til reduktion i KIF14 udtryk, som forårsager efterfølgende forsinkelse i mitose, og spiller en stor rolle i carcinogenese [87-89]. Endvidere SRPR medierer målretning af vordende sekretoriske og membranproteiner til ru endoplasmatiske reticulum og deltager i WNT signalvej. Enhver dysregulation i WNT signalveje og mutation eller ændring i sit udtryk niveau fører til carcinogenese forårsager livmoderhalskræft [90, 91]. Dernæst PRR11 knock-down forårsager dysregulering af flere kritiske veje fører til tumorgenese og metastase [92]. Sidste protein, HNRNPA0 er et substrat af MK-2, og også en interaktion partner for 3’terminal Hur klynger [93]. Over udtryk for HNRNPA0 bidrager til tumorigenese ved at stabilisere mRNA af cytokiner og andre vækstregulatorer [94, 95]. Celler med nedsat Hur har reduceret vækst og angiver en rolle for RNA-bindende protein i reguleringen af ​​celleproliferation via cyclin-mRNA stabilisering, yderligere indebærer, at enhver ubalance i HNRNPA0 kan føre til aktivering af CCND1 protein, som er en høj grad node i sygdommen netværket derved hvilket fører til en forøget proliferation og invasivitet af cancerceller. CCND1 er også en nedstrøms mål for WNT signalvej. Så SRPR dysregulering kan også føre til opregulering af cyclin D1 via WNT vej. Således er disse proteiner findes enten i livmoderhalskræft cellelinje eller alligevel ansvarlig for forekomsten af ​​forskellige typer af kræft.

Diskussion

Vi analyserede de cervikale celler til de normale og sygdomstilstande under rammerne af netværksteori. Vi undersøgte de strukturelle egenskaber af protein-protein interaktion netværk for både de stater, der anvender gennemsnitlig grad, graden distribution, diameter, betweenness centralitet, clustering koefficient og vigtige sammenhænge mellem disse mængder både nettene. Graden distribution af alle netværkene er observeret at følge styrkelov som fundet for andre biologiske systemer [17]. Dette indikerede, at i alle de netværk der var meget få knudepunkter, som har meget høj grad.