甲基化芯片技术检测粪便DNA甲基化在海南地区少数民族人群大肠癌筛查中的应用

目的 分析甲基化芯片技术检测粪便DNA甲基化在海南地区少数民族人群大肠癌筛查中的应用价值。方法 选取2020年6月—2022年6月海南省人民医院就诊的大肠癌高危少数民族人群102例。另选取同期该院招募的30例健康志愿者作为对照组。留取所有患者在结肠镜检查前自然排出或服用泻药后的第一段粪便,通过甲基化芯片技术检测粪便DNA甲基化。根据肠镜病理检查结果,将102例患者分为大肠癌组、腺瘤组、增生性息肉组。对比4组粪便DNA中VAV3、IKZF1、RIMS1基因甲基化状态。将肠镜病理检查结果作为金标准,评估粪便DNA中VAV3、IKZF1、RIMS1基因联合检测大肠癌、腺瘤的诊断效能。结果 大肠癌组VAV3、IKZF1、RIMS1基因单独及联合检测甲基化率高于腺瘤组、增生性息肉组、对照组(P <0.05)。腺瘤组与增生性息肉组VAV3、IKZF1、RIMS1基因单独及联合检测甲基化率比较,差异无统计学意义(P>0.05)。VAV3、IKZF1、RIMS1基因联合检测大肠癌的特异性、敏感性、阴性预测值、阳性预测值、准确率最高,分别为100.00%、92.31%、92.59%、100.00%和96.08%。粪便DNA中VAV3、IKZF1、RIMS1基因联合检测腺瘤的特异性、敏感性、阴性预测值、阳性预测值、准确率最高,分别为97.30%、71.43%、90.00%、90.91%和90.20%。结论 海南地区少数民族人群大肠癌患者粪便DNA中VAV3、IKZF1、RIMS1基因表现出较高的甲基化水平,且3个基因联合检测可提升大肠癌、腺瘤的诊断效能。

表达谱芯片与DNA甲基化芯片综合分析探索鼻咽癌发生、发展的分子靶标

目的综合分析表达谱芯片与DNA甲基化芯片,探索鼻咽癌发生、发展的分子靶标与潜在治疗靶点。方法在GEO公共数据库下载编号为GSE64634的表达谱芯片数据以及编号为GSE52068的DNA甲基化芯片数据;利用R语言的相关工具包对表达谱芯片进行差异表达分析,对DNA甲基化芯片进行差异甲基化位点分析;利用DAVID数据库对筛选出的差异表达基因进行基因功能分析和信号通路分析;利用实时荧光定量PCR和甲基化特异性PCR进一步验证生物信息学分析的结果。结果表达谱芯片分析获得筛选出2 327个差异表达基因,其中1 777个基因表达下调,550个基因表达上调;DNA甲基化芯片分析获得2 321个差异甲基化位点,其中2 228个低甲基化位点,93个高甲基化位点;对表达谱芯片和DNA甲基化芯片进行综合分析,找到4个表达水平升高且甲基化修饰水平降低的基因,并利用定量PCR、表达谱芯片和DNA甲基化芯片成功验证该结果。结论综合分析表达谱芯片和DNA甲基化芯片,筛选出4个与鼻咽癌发生、发展相关的分子靶标和潜在的治疗靶点。

应用全基因组甲基化芯片筛选结直肠腺瘤基因启动子区甲基化标志物

目的应用全基因组甲基化芯片筛选结直肠腺瘤基因启动子区甲基化标志物。方法选择2013年1月至2014年12月在广西壮族自治区人民医院及广西医科大学第一附属医院住院的进展期结直肠腺瘤患者9例(腺瘤组),另选择经肠镜排除炎症性肠疾病、癌前病变及癌的患者20例作为对照组。腺瘤组于内镜下切除结直肠腺瘤标本(直径≥2 cm),对照组取结直肠黏膜标本(结肠黏膜13例,直肠黏膜7例)。提取组织DNA,应用全基因组甲基化芯片进行甲基化检测,通过生物信息学分析筛选差异甲基化基因启动子区甲基化标志物。结果以Δβ≥|0.4|,在基因启动子区共发现1870个差异甲基化标志物,1524个为高甲基化标志物,346个为低甲基化标志物,其中包含929个启动子差异甲基化基因。GO分析结果显示,启动子差异甲基化基因主要在化学性突触传递、神经系统发育、细胞外基质组织、细胞外基质结构成分、RNA聚合酶Ⅱ调控区序列特异性DNA结合、序列特异性DNA结合、质膜、蛋白质类细胞外基质、细胞膜等注释条目中出现富集。KEGG_Pathyway分析显示,启动子差异甲基化基因主要参与了神经活性的配体-受体相互作用、尼古丁成瘾、钙信号通路等信号转导通路。结论应用全基因组甲基化芯片筛选结直肠腺瘤甲基化标志物有助于探讨结直肠腺瘤的发病机制,为疾病的早期诊断提供线索。

全基因组DNA甲基化芯片数据批次效应的评价

DNA甲基化芯片已广泛应用于癌症研究。但是有研究表明批次效应对基于高通量数据的研究有很大影响。癌症基因组计划(TCGA)数据库包含大量的不同批次的高通量甲基化数据。通过分析TCGA中7种癌症的数据,发现批次效应在各种类型的癌症数据中都广泛存在,可能会导致错误的生物学分析结论。最后,建议用一个简单的方法来避免批次效应。

ILLUMINA Golden Gate DNA甲基化芯片的KL-FCM聚类分析

DNA甲基化作为一种重要的表观遗传修饰,其甲基化水平被发现与疾病的发生发展密切相关,对其进行聚类分析有希望发现新的疾病亚型并建立有效的疾病预测预后方法。传统的聚类分析方法之一模糊C-均值(FCM:Fuzzy C-means)适用于特征空间呈球形或椭球形分布的场景,缺乏普适性。而Illumina Golden Gate平台通过计算基因的各甲基化位点的甲基化百分比描述其甲基化程度,其值位于(0,1)之间,服从混合贝塔分布,不能直接采用FCM进行聚类分析。鉴于此,本文提出基于KL特征测度的KL-FCM聚类算法,采用各样本间的K-L距离作为样本划分时的度量准则。最后,本文基于KL-FCM算法实现IRIS测试数据集和基因的DNA甲基化水平数据的聚类分析。实验结果表明该方法可以以更低的计算负荷获得优于k-均值(k-means)和传统FCM的分类效果。

DNA甲基化芯片检测技术在恶性肿瘤诊疗中的应用

表观遗传学的改变普遍存在于各种恶性肿瘤中,DNA甲基化是表观遗传学改变的主要形式之一。DNA甲基化状态的改变可显著影响基因的表达,抑癌基因高甲基化及癌基因低甲基化是导致恶性肿瘤发生、发展的重要机制。因此,检测恶性肿瘤DNA甲基化状态的变化对于揭示其发病机制意义重大。近年来,DNA甲基化检测技术尤其是DNA甲基化芯片检测技术在恶性肿瘤发病机制、临床诊疗等方面得到越来越广泛的应用。

表达谱芯片和DNA甲基化芯片联合分析筛选克罗恩病发生、发展的分子靶标

目的 通过生物信息学方法筛选与克罗恩病(CD)发病相关的异常甲基化修饰的差异表达基因。方法 从公共基因表达数据库(GEO)下载CD的表达谱芯片GSE102134和DNA甲基化芯片GSE105798。通过R语言软件对CD表达谱芯片进行差异表达分析,同时对CD的DNA甲基化芯片进行差异甲基化位点分析。筛选异常甲基化修饰的差异表达基因进行功能富集分析。STRING数据库和Cytoscape软件共同构建蛋白相互作用网络,筛选CD的核心基因。最后通过GEO数据库GSE75214和GSE186582验证差异基因表达。结果 采用表达谱芯片分析,共筛选出1315个差异表达基因,其中780个表达上调,535个表达下调。CD组与对照组比较,共发现11066个差异甲基化位点,其中8542个高甲基化位点,2524个低甲基化位点。对差异表达基因和差异甲基化基因进行联合分析,找到55个低甲基化修饰下表达上调的基因,和125个高甲基化修饰下表达上调的基因。GO分析表明异常甲基化修饰的差异表达基因与跨膜转运蛋白活性、细胞顶端组成和有机阴离子转运相关。KEGG信号通路主要为PIK/Akt信号通路、黏附斑和ECM-受体相互作用等。STRING和Cytoscape软件筛选信号通路中的关键基因,并在GSE75214和GSE186582芯片集验证差异基因的表达,结果提示COL4A2、COL4A1、PDGFRB和PYY可能在CD中起重要作用。结论COL4A2、COL4A1、PDGFRB和PYY可能是CD疾病诊断和治疗的潜在靶点。

探讨甲基化芯片技术检测粪便DNA甲基化用于大肠癌早期筛查的作用

目的 探讨甲基化芯片技术检测粪便DNA甲基化用于大肠癌早期筛查的作用。方法 选取本院2018年6月-2019年11月确诊的60例大肠癌患者为观察组,另外选取同期于本院进行体检的健康受试者60例为对照组。结果 OD260/280值在1. 8~2. 0以及凝胶电泳图结果表明,粪便中提取的DNA可用于研究对比。观察组患者粪便Vimentin、s FRP1、h MLH1基因甲基化水平及甲基化阳性水平均显著高于对照组(P <0. 05),甲基化阴性水平显著低于对照组(P <0. 05)。采用甲基化芯片检测粪便h MLH1基因甲基化法检测对诊断大肠癌的敏感度为83. 33%,明显高于MSP法、FOBT和CEA,上述差异均有统计学意义(P <0. 05)。结论 甲基化芯片技术检测粪便DNA甲基化对于大肠癌早期筛查的检出率较高,优于临床上的MSP法、FOBT和CEA法,可作为临床上大肠癌早期筛查的良好手段进行推广。

结核感染相关差异基因的甲基化芯片筛选及验证

目的应用甲基化芯片筛选活动性结核患者DNA甲基化水平显著变化的基因。方法①甲基化芯片筛选:纳入9例活动性结核患者、3例潜伏性结核患者和3例健康对照(年龄与性别均匹配),分别提取人全血单个核细胞DNA并进行亚硫酸盐转化,与Illumina HD 450K Infinium MehtylationBeadChip芯片杂交,比较3组间甲基化差异基因,进行聚类分析,检测甲基化差异片段(DMRs),对差异基因进行GO和KEGG pathway功能富集分析并与表达芯片进行联合分析,筛选结核感染相关差异基因,用于大样本验证。②大样本验证:收集活动性结核患者与健康对照各60例(年龄与性别均匹配),分别提取人全血DNA并进行亚硫酸盐转化,使用焦磷酸测序方法对甲基化芯片预测出的结核病相关基因(IFNGR2、PTPN6、CRK1、ATP6V0B、WIF1、DKK1和SFRP1)进行甲基化程度检测;RT-PCR方法进行上述基因mRNA表达检测。结果活动性结核患者与健康对照相比,呈现低甲基化改变的片段占绝大部分,大部分的DMRs位于基因主体区域,其次为转录起始位点上游区域,DMRs分布最少的区域为3′UTR区。GO与Pathway功能富集结果显示,甲基化差异基因的功能主要富集在白细胞分化、凋亡、细胞因子调节及炎症反应等与结核病密切相关的生物过程中。待后续验证的7个结核病相关甲基化差异基因IFNGR2、PTPN6、CRK-1、ATP6V0B、WIF1、DKK1和SFRP1包含32个CpG位点,其中,16个CpG位点显示出统计学差异(P<0.05),分布于6个基因:PTPN6、WIF1、CRK1、SFRP1、DKK1、IFNGR2。发生高甲基化的基因为PTPN6,发生低甲基化的基因为WIF1、CRK1、SFRP1、DKK1、IFNGR2。SFRP1和CRK-1基因mRNA表达在活动性结核患者中显著升高。结论在结核感染过程中存在基因组DNA的甲基化状态改变,且以低甲基化变化为主。SFRP1基因和CRK-1基因mRNA在结核组中表达上调。SFRP1和CRK-1在结核病发病过程中的作用不可忽视。

冠心病不稳定型心绞痛气虚血瘀证“病”与“证”DNA甲基化差异表达谱分析

目的 探讨冠心病(CHD)所致不稳定型心绞痛气虚血瘀证患者外周血DNA甲基化位点/区域的差异表达谱及潜在分子机制,为冠心病病证结合研究提供科学依据。方法 根据预先确定的纳入和排除标准,将研究对象分为两组,即CHD诱发的不稳定型心绞痛组(G组)和健康对照组(J组),进行“病”分析,而不稳定型心绞痛患者进一步分为气虚血瘀证组(病例组)和非气虚血瘀证组(对照组)进行“证”分析。收集研究对象的一般资料和临床信息,空腹抽取外周静脉血,采用850K甲基化芯片检测各组DNA甲基化差异表达谱。使用Ch AMP软件(V 2.14.0)进行差异甲基化数据分析,阈值为校正后P <0.01。采用基因本体论(GO)和京都基因组百科全书(KEGG)数据库对相关映射基因进行功能和通路富集分析。结果 G组和J组比较,得出代表“病”的差异甲基化表达谱,共筛选出263个差异甲基化位点(DMPs),其中包括cg05845204、cg08906898等191个高甲基化位点和cg26919182、cg13149459等72个低甲基化位点。这些位点主要映射到148个基因,包括RNA结合基序蛋白39(RBM39)、乙酰辅酶A酰基转移酶2(ACAA2)、蛋白磷酸酶1调节亚基12B(PPP1R12B)和双特异性酪氨酸磷酸化调节激酶2(DYRK2)。GO功能富集分析结果显示DMPs基因主要富集于染色体蛋白质定位、细胞形态发生调控、钙介导信号负向调控等方面。KEGG通路分析结果提示这些基因主要富集于脂肪酸代谢和内吞途径。此外,共鉴定出23个代表“病”的差异甲基化区域(DMRs),并识别出跨膜蛋白232(TMEM232)、核糖体蛋白P1(RPLP1)、过氧化物酶体发生因子10(PEX10)和叉头蛋白N3(FOXN3)等重叠基因,GO功能主要富集于Ras蛋白信号转导的负向调节和小GTP酶介导的信号转导、负向调节等方面。病例组与对照组比较获得代表“证”的差异甲基化表达谱,共筛选出1 703个“证”相关DMPs,包括cg05573767等444个甲基化升高位点和1 259个甲基化降低位点,例如cg19938535和cg03893872。这些位点映射到1 108个基因,例如核糖体蛋白S6激酶A2(RPS6KA2)、亮氨酸重复序列16A(LRRC16A)和刺猬酰基转移酶(HHAT)。GO功能富集分析,差异甲基化位点相关基因主要富集于跨膜受体蛋白丝氨酸/苏氨酸激酶信号通路、轴突发生等生物学功能。KEGG通路富集分析结果提示Rap1信号通路、5’-单磷酸腺苷激活蛋白激酶(AMPK)等信号通路参与了证候发展。研究共筛选出21个“证”相关DMRs,包括22个重叠基因,如粘蛋白4(MUC4)、三素修复核酸外切酶1(TREX1)和LIM同源盒6(LHX6)。GO富集分析发现主要参与正向调节跨膜转运、调节脂肪酸代谢和铜离子结合等分子功能。结论 本研究揭示了冠心病不稳定心绞痛气虚血瘀证患者DMPs和DMRs的甲基化特征,脂肪酸代谢、Rap1信号通路和其他分子功能的潜在表观遗传调控参与了冠心病“病”和“证”的发展。

甲基化芯片筛选结核感染相关基因及后续验证

目的筛选活动性结核患者DNA甲基化水平显著变化的基因并进行验证。方法 (1)纳入年龄与性别匹配的9例活动性结核患者、3例潜伏性结核患者和3例健康对照,将人血中单个核细胞DNA与芯片杂交,比较结核组与健康组的甲基化差异基因,并对差异基因进行GO功能和Pathway功能分析,以及与表达芯片进行联合分析;(2)收集年龄与性别匹配的活动性结核与健康对照各60例,分别提取全血DNA,使用焦磷酸测序方法对甲基化芯片预测出的结核病相关基因(TLR1、TLR2、TLR4)进行甲基化程度检测。结果 (1)活动性结核患者与健康对照对比,大部分呈现甲基化下调状态,GO分析和Pathway分析结果显示,甲基化差异基因的功能主要富集在白细胞分化、凋亡、自噬、细胞因子调节及炎症反应等与结核密切相关的生物过程中;(2)待验证的3个基因TLR1、TLR2、TLR4包含10个CpG位点,其中TLR1基因的CpG1位点(P<0.001)呈现高甲基化状态,TLR4基因的CpG2位点(P=0.012)呈现低甲基化状态。结论在结核分枝杆菌感染过程中存在基因组DNA的甲基化状态改变,以低甲基化变化为主。其中TLR1基因呈现高甲基化状态,TLR4呈现低甲基化状态,提示上述基因可能在结核病的发生发展过程中具有一定的作用。

微流控芯片检测肺癌患者血浆中p16基因异常甲基化在临床应用的评价

肺癌是常见的恶性肿瘤之一 ,其死亡率和发病率在世界范围的肿瘤性疾病中均居高不下 .p16基因启动子区异常甲基化被认为是肺癌发生中的一起早期事件 .为了提高检测异常甲基化方法的灵敏度及特异性 ,利用微流控芯片检测p16基因的异常甲基化 ,通过对肺癌患者血浆标本的检测 ,使病人血浆中的p16基因甲基化的异常改变可能成为辅助肺癌早期诊断和高危人群筛选的分子标记物 。

p16基因甲基化的芯片定量检测

To quantitatively detect hypermethylation and to analyze methylation pattern, a methylation-specific oligonucleotide microarray for quantitative analysis was developed. The method used bisulfite-modified DNA as a template for PCR amplification, resulting in conversion of unmethylated cytosine, but not methylated cytosine, into thymine within CpG islands of interest. The amplified product, therefore, may contain a pool of DNA fragments with altered nucleotide sequences due to differential methylation status. A test sample was hybridized to a set of oligonucleotide arrays that discriminate methylated and unmethylated cytosine at specific nucleotide positions,and quantitative differences in hybridization were determined by fluorescence analysis. Four clinical samples of gastric cancer were quantitatively detected and methylation pattern of five methylated clones were analyzed with the methylation-specific oligonucleotide microarray. The results of microarray hybridization were in agreement with bisulfite genomic DNA sequencing. It showed that methylation-specific oligonucleotide microarray for quantitative analysis is a promising technique for mapping methylation changes in multiple CpG island loci and for generating epigenetic profiles in cancer.

肺癌细胞株APC基因启动子甲基化对其转录的影响

背景与目的:抑癌基因家族性腺瘤样结肠息肉病易感基因(adenomatous polyposis coli,APC)启动子区的高甲基化在很多肿瘤中被发现,与这些肿瘤的发生发展相关。本实验室在肺癌患者肿瘤组织中检测到APC甲基化率达47%,为了研究其在肺癌细胞株中的甲基化情况,并进一步了解甲基化对其转录的影响,本研究检测了3株肺癌细胞的抑癌基因APC启动子甲基化状态及其对该基因转录水平的影响。方法:提取3株肺癌细胞株(肺腺癌细胞株SPC-A1、小细胞肺癌细胞株NCI-H446、大细胞肺癌细胞株NCI-H460)的DNA,以经转甲基处理和未做处理的脐带血DNA为阳性、阴性对照,亚硫酸氢盐化学修饰后,用甲基化特异性基因扩增(methylation specific-polymerase chain reaction,MSP)和甲基化基因芯片对APC基因启动子1ACpG岛甲基化进行研究,并用实时荧光定量PCR(real time-polymerase chain reaction)技术,以Sybr-GreenⅠ为荧光染料,β-actin基因为内参照,检测mRNA转录;对甲基化阳性的NCI-H460细胞,分别用1、5、10、15μmol/L的5′-杂氮-2'-脱氧胞嘧啶(5-aza-2-deoxycytidine,5-aza-dC)试剂进行脱甲基化,提取RNA,荧光定量检测其转录变化。结果:SPC-A1和NCI-H446细胞APC甲基化阴性,NCI-H460细胞APC甲基化阳性;甲基化芯片检测NCI-H460细胞在APC启动子1A5个CpG位点均存在甲基化(687、707、714、719、726),SPC-A1和NCI-H446甲基化阴性,荧光定量结果NCI-H460的APC转录较SPC-A1和NCI-H446有明显的下降,仅为二者平均的30.04%;经5-aza-dC脱甲基化作用后,NCI-H460细胞的APC表达增加了约5～10倍,其中10μmol/L浓度作用下,APC表达增加最多。结论:肺癌细胞株NCI-H460中存在APC基因高甲基化,5-aza-dC脱甲基化试剂可以激活其转录。

激素敏感型及依赖型肾病综合征患儿基因甲基化研究及其生物信息学分析

目的目前关于激素敏感型肾病综合征(SSNS)及激素依赖型肾病综合征(SDNS)患儿的基因甲基化研究较少,文中旨在筛选SSNS和SDNS甲基化差异表达的基因,并进行生物信息学分析,探讨可能的发病机制及寻找潜在的治疗靶标。方法选择2015年1月至12月在南京军区南京总医院儿科住院患者7例,SSNS者(n=3):泼尼松足量[2 mg/(kg·d)或60mg/(m2·d)]治疗,4周内尿蛋白转阴者;SDNS者(n=4):对激素治疗敏感,但是连续2次减药或停药2周内复发者。分别提取2组患儿的外周血DNA,利用基因甲基化芯片技术筛选差异表达的甲基化基因,并对其进行生物信息学对检测结果进行分析。结果甲基化芯片结果发现,与SSNS组比较,SDNS组存在318个差异甲基化基因,其中有193个基因表达为高甲基化,125个为低甲基化;这些异常基因主要位于DNA的开放阅读框和Cp G岛区域。甲基化差异基因主要涉及Rho鸟嘌呤核苷酸交换因子活性、核苷三磷酸酶调节活性、GTP酶调节活性等分子功能。生物学过程方面主要涉及调节前体代谢产物和能量、抗原加工提呈、Rho及Ras蛋白信号传导通路、伪足集合、再生等生物过程。在细胞组成方面,主要涉及MHC蛋白复合物、染色质周纤维及MHC 1类分子的蛋白复合物。通过KEGG信号通路分析发现,差异基因主要参与9个信号通路,其中主要涉及I型糖尿病、淀粉与蔗糖的代谢、同种异体移植物的排斥和自身免疫性甲状腺病等信号通路。结论广泛存在的SDNS患儿基因异常甲基化现象,为激素依赖的原因之一,这为寻找潜在的治疗靶标提供了依据。

白花丹醌对白血病细胞去甲基化作用的实验研究及生物信息学分析

目的探讨中草药提取物白花丹醌对人白血病细胞系HL-60细胞去甲基化的影响,并定位主要的作用途径和关键基因。方法白花丹醌0.8μmol/L作用于HL-60细胞不同时间,酶联免疫吸附(ELISA法)测定其甲基化水平;蛋白免疫印迹法测定DNA甲基转移酶:DNA甲基转移酶1(DNMT1),DNA甲基转移酶3a(DNMT3a)和DNA甲基转移酶3b(DNMT3b)相对于内参甘油醛-3-磷酸脱氢酶蛋白(GAPDH)的表达水平;应用Infinium 850K甲基化芯片筛选去甲基化作用的信号转导途径和关键基因。结果和对照组比较,白花丹醌作用18 h后HL-60细胞甲基化水平显著下降[(1.56±0.24)ng比(2.39±0.4)ng,(P<0.05)];经白花丹醌作用后DNMT1蛋白/GAPDH,DNMT3b蛋白/GAPDH表达下调[(0.41±0.06)比(0.79±0.17),(0.43±0.09)比(0.74±0.16),均P<0.05],而DNMT3a相对蛋白表达水平在研究时间内差异无统计学意义。甲基化芯片分析显示NUP93、CACNB2和ATP6V1B1等去甲基化明显的基因参与哺乳动物雷帕霉素靶蛋白(mTOR)信号通路,丝裂原活化蛋白激酶(MAPK)信号通路和癌症中的微小核糖核酸(MicroRNAs)信号通路,是基因调控网络的中心环节。结论低浓度白花丹醌能够诱导白血病细胞去甲基化,这种作用与抑制DNMT1和DNMT3b蛋白的表达有关,甲基化芯片技术对作用途径和关键环节进行定位,为下一步的研究确定了方向。

足月儿与早产儿脐血有核红细胞基因组DNA甲基化差异分析

目的:采用甲基化基因芯片技术从全基因组水平分析足月儿与早产儿脐血有核红细胞DAN甲基化差异,筛选出可能与γ珠蛋白基因(HBG)表达相关的差异甲基化基因及生物信号通路。方法:收集足月产儿及早产儿各8例,取其脐血标本,分离脐血有核红细胞并提取基因组DNA,并对其进行亚硫酸氢盐转化。利用Illumina 850K甲基化芯片检测2组样本的DNA甲基化位点。筛选差异甲基化位点,并通过GO和KEGG富集分析得到差异甲基化基因的功能。结果:相较于早产组,足月组共筛选到4749个差异甲基化位点,其中低甲基化位点4359个,高甲基化位点390个。GO和KEGG分析结果显示,差异甲基化基因的功能主要涉及造血系统、生长发育过程、Wnt和Notch信号通路等。结论:本研究获得了足月组和早产组脐血有核红细胞在全基因组水平的差异甲基化位点,筛选出可能与γ→β珠蛋白基因表达转换相关的通路和基因。这为后续进一步研究HBG基因的表达调控机制提供了新的研究靶点。

老年2型糖尿病病人心血管病死亡相关外周血全基因组DNA甲基化的研究

目的利用全基因组DNA甲基化芯片技术,分析老年T2DM心血管病死亡病人和非死亡病人外周血全基因组DNA甲基化基因的差异,寻找与老年T2DM病人心血管病死亡相关的异常甲基化位点。方法选取南京医科大学附属老年医院糖尿病分阶段达标管理(China Staged Diabetes Targeting Management,SDTM)项目截至2017年12月底结局事件为心血管病死亡的12例T2DM病人为病例组,采用倾向性评分法进行对照的匹配,卡钳值设置为0.02选取同期仍存活的12例T2DM病人作为对照组。使用Illumina Methylation BeadChip芯片技术检测外周血全基因组DNA甲基化水平。采用DAVID数据库对差异具有统计学意义的甲基化位点基因进行基因本体(GO)和京都基因与基因组百科全书(KEGG)信号通路分析。结果共发现差异甲基化位点303个。GO功能分析显示,差异甲基化位点基因参与的生物学过程主要有(1)神经系统发育、细胞黏附分子、血糖稳态和树突发育正调控等生物过程;(2)质膜的组成成分、树突和细胞质核周区细胞成分;(3)钙离子结合和序列特异性DNA结合分子功能。KEGG信号通路分析结果显示,差异甲基化基因主要参与细胞内环磷酸腺苷(cAMP)信号通路和炎症介质对瞬时受体电位离子(TRP)通道的调节通路。结论DNA甲基化修饰可能与T2DM病人的心血管病死亡结局相关。

高低转移大细胞肺癌细胞株L9981和NL9980间甲基化差异基因的初步研究

背景与目的肺癌是人类肿瘤中最容易发生侵袭转移的恶性肿瘤之一。影响肺癌患者预后及生存的最主要因素是远处转移。本文旨在分析具有相似遗传背景和不同转移潜能的人大细胞肺癌细胞株间基因甲基化的差异,为深入研究肿瘤转移机制提供充分的目标基因选择和发现肿瘤相关的新基因的机会。方法应用全基因组甲基化芯片杂交技术分析具有相同遗传背景和不同转移潜能的人大细胞肺癌细胞株L9981和NL9980之间差异甲基化基因,并运用生物信息学的方法分析这些差异基因。结果与NL9980相比,在L9981细胞株中有1552个高甲基化DNA片断共涉及735个基因,其中656个已知基因及79个未知基因。低甲基化DNA片段1787个,涉及809个基因,其中698个已知基因及111个未知基因。这些基因涉及细胞生物进程及其调节、基因表达、信号传导、细胞通讯、细胞运动、细胞粘附及血管生成等。结论抑癌基因及信号通路负向调节基因的高甲基化及癌基因、细胞粘附因子的低甲基化可能与L9981的侵袭性及克隆能力强有关。

甲状腺癌患者血DNA甲基化分子标志物

[目的]探讨甲状腺癌患者血液中DNA甲基化情况,筛选出与甲状腺癌相关的甲基化分子标志物。[方法]收集上海地区14例甲状腺癌患者血液样本,10份正常对照血液样本,利用Illumina 27K甲基化芯片检测全血基因组DNA样本,得到甲状腺癌血液DNA甲基化谱,采用Fisher、Pearson和Wilcoxon检验等进行统计学和生物信息学分析。[结果]经病例组和对照组之间位点的甲基化差异分析,统计学筛选阈值选择P≤5×10-4时,29个基因在病例组中显著高表达(高甲基化);11个基因在病例组中低表达(低甲基化)。统计学筛选阈值选择P≤1×10-4时,则筛选出的差异甲基化基因(位点)总计8个,其中7个基因在病例组中显著高表达(高甲基化);1个基因在病例组中显著低表达(低甲基化)。构建甲状腺癌疾病诊断预测模型,在阈值为P≤1×10-4时筛选出来的8个差异甲基化基因对于疾病预测平均准确度达91.67%。[结论]血液中甲基化修饰异常的基因与甲状腺癌的发生发展有关,其有可能成为甲状腺癌血液诊断的分子标志物。