利用生物信息學(xué)分析鑒定鼻咽癌轉(zhuǎn)移的信號(hào)通路及核心基因

宮偉，李濤

論著

利用生物信息學(xué)分析鑒定鼻咽癌轉(zhuǎn)移的信號(hào)通路及核心基因

宮偉，李濤

利用基因芯片技術(shù)和生物信息學(xué)分析方法，篩選出鼻咽癌轉(zhuǎn)移相關(guān)的核心基因和相關(guān)信號(hào)通路，為尋找鼻咽癌轉(zhuǎn)移早期診斷和靶向治療潛在標(biāo)志物提供依據(jù)。

GSE103611 的表達(dá)芯片從 Gene Expression Omnibus（GEO）數(shù)據(jù)庫中下載，該數(shù)據(jù)庫中包含 48 個(gè)樣本，包括 24 個(gè)原發(fā)鼻咽癌樣本和 24 個(gè)放療后轉(zhuǎn)移的鼻咽癌樣本。整理微陣列數(shù)據(jù)集獲得差異表達(dá)基因（DEGs）與本課題組前期構(gòu)建的相對(duì)于 CNE-2 侵襲轉(zhuǎn)移能力更強(qiáng)的 CNE-2SI 細(xì)胞對(duì)比芯片差異基因進(jìn)行比對(duì)獲得共同差異基因。利用基因本體論（GO）和京都百科全書基因和基因組數(shù)據(jù)庫（KEGG）對(duì)共同差異基因進(jìn)行富集并利用 DAVIDE 在線進(jìn)行分析。共同差異基因的蛋白質(zhì)互作（PPI）網(wǎng)絡(luò)由 STRING 數(shù)據(jù)庫構(gòu)建。Hub 基因分析通過 Cytoscape 軟件中的 cytoHubba 插件制作。關(guān)鍵基因的生存分析通過 Kaplan Meier-plotter 數(shù)據(jù)庫分析獲得。

GSE103611 數(shù)據(jù)集中共鑒定出差異基因共 3301 個(gè)，其中上調(diào) 506 個(gè)，2795 個(gè)基因被下調(diào)。本課題組的芯片中差異基因共 2691 個(gè)，其中上調(diào) 1349 個(gè)，1342 個(gè)基因被下調(diào)。兩個(gè)芯片共同上調(diào)基因 47 個(gè)，下調(diào)基因 135 個(gè)，共計(jì) 182 個(gè)。GO 分析表明共同差異基因的生物學(xué)功能主要集中在基本的生物學(xué)過程和細(xì)胞黏附；主要的細(xì)胞成分包括細(xì)胞膜和細(xì)胞質(zhì)；分子功能包括 ATP 結(jié)合等（< 0.05）。KEGG 通路分析顯示這些共同差異基因主要參與脂類代謝、MAPK 信號(hào)通路和細(xì)胞黏附信號(hào)通路（< 0.05）。CytoHubba 插件分析從 PPI 網(wǎng)絡(luò)中找到前 20 個(gè)具有高度關(guān)聯(lián)性的核心基因。生存分析發(fā)現(xiàn) CXCL10、CUL7、PLCB2 可能與在鼻咽癌不良預(yù)后相關(guān)（< 0.05）。

利用生物信息學(xué)分析篩查鼻咽癌轉(zhuǎn)移相關(guān) DEGs 和通路可以幫助了解鼻咽癌轉(zhuǎn)移發(fā)生的分子機(jī)制，對(duì)鼻咽癌轉(zhuǎn)移的早期診斷具有臨床意義。

鼻咽腫瘤； GEO 數(shù)據(jù)庫； 腫瘤轉(zhuǎn)移

復(fù)發(fā)和轉(zhuǎn)移是鼻咽癌患者預(yù)后差的主要原因[1]。腫瘤的轉(zhuǎn)移歷經(jīng)上皮間質(zhì)轉(zhuǎn)化（epithelial-mesenchymal transition，EMT）、定向侵襲、侵入血液循環(huán)或淋巴循環(huán)、滲出脈管并形成微轉(zhuǎn)移灶和定植的過程[2]。在 EMT 過程中，一些細(xì)胞可獲得有助于腫瘤細(xì)胞轉(zhuǎn)移的腫瘤干細(xì)胞樣特性[3]。本課題組前期通過無血清懸浮培養(yǎng) CNE-2 細(xì)胞獲得鼻咽癌腫瘤干細(xì)胞亞群，并血清誘導(dǎo)其分化成 CNE-2SI 細(xì)胞[4]。CNE-2SI 與 CNE-2 相比細(xì)胞侵襲能力明顯增強(qiáng)。探究其發(fā)生機(jī)制，用基因芯片技術(shù)檢測(cè)兩者的基因表達(dá)，并利用生物信息學(xué)的手段對(duì)兩種細(xì)胞差異表達(dá)基因分析。GEO 數(shù)據(jù)庫中 GSE103611 是 24 個(gè)原發(fā)與 24 個(gè)放療后轉(zhuǎn)移的臨床鼻咽癌組織芯片。通過比對(duì)兩芯片，篩選出與鼻咽癌轉(zhuǎn)移發(fā)生、發(fā)展相關(guān)的核心基因并進(jìn)行綜合分析。為將來臨床上提高鼻咽癌患者診斷率以及針對(duì)新的靶點(diǎn)開發(fā)防治鼻咽癌轉(zhuǎn)移的更高效的治療藥物奠定理論基礎(chǔ)。

1 材料與方法

1.1 材料

1.1.1 實(shí)驗(yàn)材料 鼻咽癌分化細(xì)胞株 CNE-2SI 由本實(shí)驗(yàn)室構(gòu)建。DMEM 培養(yǎng)基、胎牛血清和 0.25% Trypsin-EDTA 購自美國 Gibco 公司；Transwell 小室和基質(zhì)膠購自美國 Corning 公司。

1.1.2 數(shù)據(jù)來源 鼻咽癌及鼻咽癌轉(zhuǎn)移芯片表達(dá)譜下載自美國國立生物技術(shù)信息中心 NCBI-GEO DataSet 數(shù)據(jù)庫（https://www.ncbi.nlm.nih.gov），編號(hào)為 GSE103611。其中包括 24 個(gè)原位鼻咽癌樣本及 24 個(gè)放療后轉(zhuǎn)移的鼻咽癌樣本。直接下載其矩陣文件，通過 R 軟件處理數(shù)據(jù)將其去除重復(fù)的基因，保留每個(gè)基因最大表達(dá)量結(jié)果。選取|log2fc| > 1，< 0.05 的差異基因進(jìn)行后續(xù)分析。CNE-2SI 與 CNE-2 之間對(duì)比基因表達(dá)芯片制作及差異基因分析由博奧生物有限公司完成。

1.2 方法

1.2.1 細(xì)胞遷移實(shí)驗(yàn) 將 CNE-2 和 CNE-2SI 細(xì)胞數(shù)調(diào)整為 5 × 105個(gè)/ml，加 200 μl 細(xì)胞懸液于已經(jīng)水化的侵襲小室上室。培養(yǎng) 6 h 后用棉簽擦去上層膠和未遷移細(xì)胞，4% 多聚甲醛固定 15 min 后用0.1% 結(jié)晶紫染色 15 min，PBS 清洗。倒置顯微鏡隨機(jī)選取 10 個(gè)視野，拍照后計(jì)數(shù)細(xì)胞數(shù)。采用 SPSS 19.0 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析。數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布，兩組比較用檢驗(yàn)，< 0.05 具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

1.2.2 篩選共同差異基因及 GO 和 KEGG 途徑富集 將 GSE103611 上調(diào)差異基因和下調(diào)差異基因與本課題組芯片相應(yīng)差異基因進(jìn)行比對(duì)，篩選出共同上調(diào)、下調(diào)差異基因用于進(jìn)一步分析。對(duì)共同差異基因使用 DAVIDE 數(shù)據(jù)庫（https://david. ncifcrf.gov/）進(jìn)行 GO 功能注釋及 KEGG 途徑分析。在本研究中，我們將差異基因共同分析，< 0.05 被認(rèn)為具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

1.2.3 蛋白質(zhì)互作網(wǎng)絡(luò)（PPI） String 數(shù)據(jù)庫（http://string-db.org）常用于描述經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和預(yù)測(cè)的蛋白質(zhì)之間相互作用關(guān)系，用來全面整體分析蛋白質(zhì)之間的生物信息學(xué)分析；Cytoscape 軟件（http://www.cytoscape.org/）是一種可視化軟件，可以將生物分子之間的相互作用關(guān)系更加形象直觀地描述出來。每個(gè)節(jié)點(diǎn)是一個(gè)基因、蛋白質(zhì)或分子，節(jié)點(diǎn)間的連接表示這些生物分子之間的相互作用。而其插件“cytoHubba”可以通過計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度，進(jìn)一步篩選出共同差異基因中的核心基因。

圖 1 CNE-2 與CNE-2SI 的遷移能力及差異基因熱圖[A：Transwell 實(shí)驗(yàn)比較CNE-2 與CNE-2SI 的遷移能力；B：穿過基質(zhì)膜的CNE-2 與CNE-2SI 細(xì)胞數(shù)比較；C：CNE-2 與CNE-2SI 的差異基因熱圖（|log2fc| > 1 且P < 0.05），紅色代表基因表達(dá)上調(diào)，綠色代表基因表達(dá)下調(diào)，黑色表示沒有顯著差異變化（2-1、2-2、2-3：CNE-2 細(xì)胞的差異基因（重復(fù)檢測(cè) 3 次）；2S-1、2S-2、2S-3：懸浮培養(yǎng) CNE-2 細(xì)胞獲得的干細(xì)胞亞群的差異基因；2S-24h、2S-48h、2S-72h：血清誘導(dǎo)干細(xì)胞亞群分化的不同時(shí)間點(diǎn)的差異基因（每時(shí)間點(diǎn)重復(fù)檢測(cè)3次）；2S-7d-1、2S-7d-2、2S-7d-3：CNE-2SI 細(xì)胞的差異基因（重復(fù)檢測(cè) 3 次）]

Figure 1 Migration capability and differential gene heat map of CNE-2 and CNE-2SI [A: Tranwell cell invasion experiment; B: The number of CNE-2 and CNE-2SI cells across the matigel basement membrane; C: Differential gene heat map of CNE-2 and CNE-2SI (|log2fc| > 1 and< 0.05). Red indicates up-regulation of gene expression, green indicates relative down-regulation of differential gene expression, and black indicates no significant change in gene expression (2-1 to 2-3: differential genes in CNE-2 cells; 2S-1 to 2S-3: differential genes in stem cell subpopulations obtained from suspension culture of CNE-2 cells (repeated detection for 3 times); 2S-24h, 2S-48h and 2S-72h: differential genes at different time points of serum induced stem cell subpopulation differentiation (repeat the test 3 times at each time point); 2S-7d-1 to 2S-7d-3: differential genes in CNE-2SI cells]

1.2.4 Hub 基因的生存分析 cytoHubba 插件篩選出的前 20 個(gè) Hub 基因?qū)︻^頸部腫瘤預(yù)后的影響用 Kaplan Meier-plotter 數(shù)據(jù)庫（http://kmplot. com/analysis/）分析獲得。

2 結(jié)果

2.1 CNE-2SI 相較于 CNE-2 有更強(qiáng)的遷移能力

Tranwell 實(shí)驗(yàn)研究結(jié)果顯示，CNE-2 細(xì)胞與 CNE-2SI 細(xì)胞均由上室穿過聚碳酸酯膜到下室。CNE-2 穿過基質(zhì)膜細(xì)胞數(shù)為（25 ± 4.04），CNE-2SI 穿過基質(zhì)膜細(xì)胞數(shù)為（163 ± 14.2）。兩獨(dú)立樣本檢驗(yàn)分析顯示 CNE-2SI 的侵襲能力明顯強(qiáng)于 CNE-2（= 9.33，< 0.01），如圖 1 所示。

2.2 芯片數(shù)據(jù)信息共同差異基因

GSE103611 數(shù)據(jù)集中共鑒定出差異基因3301 個(gè)，其中上調(diào) 506 個(gè)，2795 個(gè)基因被下調(diào)。本課題組的芯片中差異基因共 2691 個(gè)，其中上調(diào) 1349 個(gè)，1342 個(gè)基因被下調(diào)。兩個(gè)芯片共同上調(diào)基因 47 個(gè)，下調(diào)基因 135 個(gè)，共計(jì) 182 個(gè)。如圖 2 所示。

2.3 共同差異基因的 GO 功能富集及 KEGG 通路分析

使用 DAVIDE 在線分析數(shù)據(jù)庫分析兩芯片 182 個(gè)共同差異基因進(jìn)行生物學(xué)功能注釋及通路富集。其中 GO 功能注釋包括生物過程、細(xì)胞組成及分子生物學(xué)功能。將獲得的數(shù)據(jù)導(dǎo)入在線畫圖軟件 imageGP（http://www.ehbio.com/ImageGP/index. php/Home/Index/index.html），結(jié)果如圖 3 所示。分析顯示共同差異基因的生物學(xué)功能主要集中在基本的生物學(xué)過程和細(xì)胞黏附（表 1），主要的細(xì)胞成分包括細(xì)胞膜和細(xì)胞質(zhì)，分子功能包括 ATP 結(jié)合等（< 0.05）。KEGG 通路分析顯示這些共同差異基因主要參與脂類代謝、MAPK 信號(hào)通路和細(xì)胞黏附信號(hào)通路（表 2）（< 0.05）。

圖 2 篩選鼻咽癌轉(zhuǎn)移相關(guān)差異基因（A：CNE-2SI 與CNE-2 差異基因火山圖；B：GSE103611 差異基因火山圖，x 軸代表對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換后的P值，y 軸代表基因表達(dá)的平均差異。注：兩個(gè)火山圖顯示了所有DEG；灰點(diǎn)表示樣本之間不存在差異表達(dá)的基因，綠點(diǎn)和紅點(diǎn)分別表示樣本中下調(diào)和上調(diào)的基因。|log2fc| > 1 和P < 0.05 被設(shè)定為截止標(biāo)準(zhǔn)；C：GSE103611 和CNE-2SI 數(shù)據(jù)集上調(diào)DEG 的交叉點(diǎn)；D：GSE103611 和CNE-2SI 數(shù)據(jù)集下調(diào)DEG 的交叉點(diǎn)。相交的DEG 被定義為共同的DEG）

Figure 2 Identification of significant differentially expressed genes (DEGs) in nasopharyngeal carcinoma (A: Volcano plot showing the DEGs identified from our microarray; B: Volcano plot showing the DEGs identified from GSE103611. x axis represents log transformedvalue, and y axis indicates the mean expression differences of genes. Note: The two volcano plots showed all of the DEGs; the grey dots represent genes that are not differentially expressed and the green dots and red dots represent the down-regulated and up-regulated genes in nasopharyngeal carcinoma samples, respectively. |log2fc| >1 and< 0.05 were set as the cut-off criteria; C: The intersection of up-regulated DEGs of CNE-2SI and GSE103611 datasets; D: The intersection of down-regulated DEGs of CNE-2SI and GSE103611 datasets. The intersected DEGs were defined as the common DEGs)

2.4 PPI 網(wǎng)絡(luò)篩選關(guān)鍵核心基因及其預(yù)后分析

為了進(jìn)一步了解差異基因間的相互作用關(guān)系，用 String 軟件對(duì)共同差異基因進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)互作分析。并將結(jié)果導(dǎo)入到 Cytoscape 軟件中將其可視化（圖 4）。并用 cytoHubba 插件計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度，進(jìn)一步篩選出共同差異基因中的核心基因（IRF6、OAS1、CXCL10、CUL7、HERC6、KBTBD7、HACE1、PJA1、HERC3、ISG15、MYO6、PLCB2、MGLL、LGALS3、EGFR、CDH1、ITGA6、LAMA3、LAMB3、COL17A1）。

2.5 核心基因的預(yù)后分析

在對(duì) 20 個(gè)核心基因在頭頸部鱗癌中進(jìn)行預(yù)后分析發(fā)現(xiàn)，CXCL10（= 0.014）、CUL7（= 0.048）、PLCB2（= 0.0003）的低表達(dá)與頭頸部鱗癌的不良預(yù)后相關(guān)，如圖 5 所示。

圖 3 GO 功能富集以及KEGG 通路富集[A：生物過程（前20）；B：細(xì)胞成分；C：分子功能；D：KEGG 途徑；圖中的圓圈顏色改變指示P值的變化，圓圈的大小表示功能中差異基因富集的數(shù)量]

Figure 3 GO function enrichment and KEGG pathway enrichment [A: Biological process (top 20); B: Cellular component; C: Molecular function; D: KEGG pathway; the circle color change in the figure indicates the change ofvalue, and the circle size change indicates the richness of DEGs in function number of sets]

表 1 GO:0007155 細(xì)胞黏附 term 中的共同差異基因

表 2 差異基因 KEGG 通路富集

圖 4 Cytoscape 軟件對(duì)蛋白質(zhì)相互作用可視化（方塊代表差異基因，線條代表基因之間的相互作用，黃色至紅色代表關(guān)聯(lián)強(qiáng)度前20 的基因，顏色越深關(guān)聯(lián)強(qiáng)度越強(qiáng)）

Figure 4 Cytoscape visualizes protein interactions (squares represent differentially expressed genes, lines represent interactions between genes, and colors from yellow to red represent the top 20 genes with stronger correlation, with darker colors showing stronger correlation)

ABC

Figure 5 Effect of Hub gene on survival of patients with head and neck carcinoma (A: CXCL10,= 0.014; B: CUL7,= 0.048;C: PLCB2,= 0.0003)

3 討論

鼻咽癌是我國華南地區(qū)常見的腫瘤之一，缺乏對(duì)復(fù)發(fā)及轉(zhuǎn)移的有效控制是患者存活率下降的主要原因。放療目前是鼻咽癌治療的主要手段，但是研究發(fā)現(xiàn)放療可引起癌細(xì)胞的局部復(fù)發(fā)和遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移[5]。電離輻射（IR）以不同的方式促進(jìn)癌細(xì)胞的存活和侵襲，包括促進(jìn)上皮間質(zhì)轉(zhuǎn)化（EMT）、促進(jìn)腫瘤干細(xì)胞（CSCs）和改變腫瘤微環(huán)境

（TME）[6]。因此，本文通過將課題組芯片與臨床樣本芯片進(jìn)行對(duì)比，利用生物信息學(xué)方法與基因芯片技術(shù)的有機(jī)結(jié)合，可以宏觀、整體地觀察鼻咽癌轉(zhuǎn)移的相關(guān)基因。為快速尋找鼻咽癌靶點(diǎn)及相關(guān)調(diào)控通路提供可能。

本研究通過 Transwell 實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn) CNE-2SI 細(xì)胞的遷移能力明顯高于 CNE-2。比對(duì)實(shí)驗(yàn)室兩者表達(dá)芯片結(jié)果，篩選 |log2fc| > 1 且< 0.05 的差異表達(dá)基因共 2691 個(gè)，其中上調(diào) 1349 個(gè)，1342 個(gè)基因被下調(diào)。比對(duì) GEO 數(shù)據(jù)庫中 GSE103611芯片，兩個(gè)芯片共同上調(diào)基因 47 個(gè)，下調(diào)基因 135 個(gè)，共計(jì) 182 個(gè)。將共同差異基因進(jìn)行 GO 功能富集及 KEGG 通路富集。GO 分析表明共同差異基因的生物學(xué)功能主要集中在細(xì)胞黏附。細(xì)胞表面黏附于細(xì)胞外基質(zhì)是組織完整性的基礎(chǔ)[7]，不僅包含細(xì)胞與細(xì)胞外基質(zhì)的黏附也包含細(xì)胞與細(xì)胞之間的黏附。黏附結(jié)構(gòu)的破壞是細(xì)胞遷移的重要步驟之一[8]。細(xì)胞黏附力下降和運(yùn)動(dòng)功能的增強(qiáng)便于腫瘤細(xì)胞逃離原發(fā)部位，發(fā)生轉(zhuǎn)移[9]。本研究得到的結(jié)果與已報(bào)道的鼻咽癌轉(zhuǎn)移密切相關(guān)[10-11]。KEGG 通路分析顯示這些共同差異基因主要參與脂類代謝、MAPK 信號(hào)通路和細(xì)胞黏附信號(hào)通路。文獻(xiàn)[12]報(bào)道脂類代謝的異常與鼻咽癌增殖轉(zhuǎn)移相關(guān)。MAPK 信號(hào)通路參與細(xì)胞增殖、分化和遷移等多種功能。之前的研究發(fā)現(xiàn) MAPK 信號(hào)通路的過度激活可誘導(dǎo) EMT 和鼻咽癌細(xì)胞的侵襲[13]。

本文還構(gòu)建了共同差異基因的 PPI 網(wǎng)絡(luò)，并篩選了前 20 的核心基因：IRF6、OAS1、CXCL10、CUL7、HERC6、KBTBD7、HACE1、PJA1、HERC3、ISG15、MYO6、PLCB2、MGLL、LGALS3、EGFR、CDH1、ITGA6、LAMA3、LAMB3、COL17A1。其中 CXCL10（= 0.014）、CUL7（= 0.048）、PLCB2（= 0.0003）的低表達(dá)與頭頸部鱗癌的不良預(yù)后相關(guān)。CXCL10 基因編碼一種細(xì)胞因子，在 CXCL9、-10、-11/CXCR3 軸中調(diào)控免疫細(xì)胞遷移、分化和活化，發(fā)揮腫瘤抑制功能[14]。因此 CXCL10 的低表達(dá)對(duì)免疫細(xì)胞的刺激減弱，很可能間接促進(jìn)腫瘤的轉(zhuǎn)移。CUL7 基因編碼的蛋白是 E3 泛素蛋白連接酶復(fù)合物的組成部分，研究發(fā)現(xiàn)在多種腫瘤中 CUL7 的高表達(dá)有促瘤作用[15]。PLCB2基因編碼的蛋白是一種磷酸二酯酶，在多種腫瘤的侵襲和轉(zhuǎn)移中的作用[16]。

綜上所述，利用生物信息學(xué)的方法將鼻咽癌細(xì)胞系芯片與 GEO 數(shù)據(jù)庫臨床樣本芯片相比對(duì)，尋找出與細(xì)胞轉(zhuǎn)移相關(guān)的差異表達(dá)基因及可能涉及的調(diào)控通路。其部分基因經(jīng)文獻(xiàn)檢索已報(bào)道。這些發(fā)現(xiàn)增加了對(duì)鼻咽癌遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移的發(fā)病機(jī)制及分子機(jī)制的理解，對(duì)鼻咽癌的早期診斷和預(yù)防具有重要的臨床意義。因此證明生物信息學(xué)分析有望為日后腫瘤發(fā)病機(jī)制研究以及診治方法提供新的策略。

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Identification of signaling pathways and core genes in nasopharyngeal carcinoma metastases using bioinformatics analysis

GONG Wei, LI Tao

To provide a basis for the early diagnosis and targeted therapy potential markers of NPC metastasis, the core genes and related signal pathways related to NPC metastasis were screened out using gene chip technology and bioinformatics analysis method.

The expression profile of GSE103611 was downloaded from the Gene Expression Omnibus (GEO) database, which contained 48 samples including 24 NPC primary tumor samples and 24 NPC metastatic tumor samples. Microarray datasets were sequenced to obtain differentially expressed genes (DGEs). Common differentially expressed genes were obtained by comparison with the differentially expressed genes in contrast chips of the CNE-2SI cells constructed by our research group in the earlier stage, which were more capable of invasion and metastasis than CNE2. Gene ontology and DGEs enrichment of the Kyoto Encyclopedia Gene and Genome (KEGG) pathway were performed by DAVID online analysis. DGE’s protein-protein interaction (PPI) network was constructed from the STRING database. Hub gene analysis was made using the cytoHubba plugin in Cytoscape software. Survival analysis of key genes was obtain via Kaplan Meier-plotter database.

A total of 3301 differential genes were identified in the GSE103611, of which 506 genes were up-regulated and 2795 genes were down-regulated. There were 2691 differential expressed genes in our microarray, of which 1349 genes were up-regulated and 1342 genes were down-regulated. 47 up-regulated and 135 down-regulated common DEGs were identified, respectively. GO analysis indicated that the biological function of total 182 common DGEs were mainly concentrated in basic biological process and cell adhesion. The main cellular components include plasma membrane part and cytosol. Molecular functions included ATP binding. KEGG pathway analysis revealed that these DGEs were mainly involved in the glycerolipid metabolism signaling pathway, MAPK signaling pathway and cell adhesion molecules (CAMs) signaling pathway. Top 20 hub gene were screened out by cytoHubba plugin in Cytoscape software. Among the top 20 hub genes, 3 down-regulated hub genes (CXCL10, CUL7, PLCB2) had significant prognostic values in head and neck squamous cell carcinoma.

Bioinformatics analysis of DEGs and pathways related to nasopharyngeal carcinoma metastasis can help to understand the molecular mechanism of nasopharyngeal carcinoma metastasis, which has clinical significance for the early diagnosis of nasopharyngeal carcinoma metastasis.

Nasopharyngeal neoplasms; GEO data; Neoplasm metastasis

LI Tao, Email: 59889906@qq.com

10.3969/j.issn.1673-713X.2019.06.002

國家自然科學(xué)基金（31171351）

523808 東莞，廣東醫(yī)科大學(xué)廣東省醫(yī)學(xué)分子診斷重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室

李濤，Email：59889906@qq.com

Author Affiliation: Provincial Key Laboratory of Medical Molecular Diagnostics, Guangdong Medical University, Dongguan 523808, China

2019-07-26