基于GEO数据库前列腺癌促癌基因NUDT11的筛选及验证

目的:探讨影响前列腺癌进展的差异表达基因,为其诊治提供新思路。方法:⑴采用生物信息学和SVM-RFE机器学习方法筛选出影响前列腺癌进展的差异表达基因(Different Express Genes,DEGs),使用“clusterProfiler”R包对差异表达基因进行基因本体(Gene Ontology,GO)富集分析和基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)富集分析,并筛选关键基因。⑵RT-PCR验证前列腺癌细胞PC3和LNCaP NUDT11 mRNA表达。⑶将前列腺癌细胞LNCaP、PC3分为si-NC组和si-NUDT11组,采用脂质体法进行瞬时转染,转染成功后进行细胞克隆实验、EdU实验和细胞凋亡实验观察NUDT11对细胞增殖及凋亡的影响。⑷构建稳定低表达NUDT11细胞株进行裸鼠皮下成瘤实验,观察NUDT11对前列腺癌细胞成瘤能力的影响。结果:⑴在GEO数据集GSE46602中,共筛选187个DEGs。与正常前列腺组织相比,前列腺癌组织中76个基因表达上调,111个基因表达下调。对差异表达基因进行GO富集分析发现:生物学过程(Biological Process,BP),DEGs主要富集在上皮细胞增殖、上皮细胞增殖的调节、跨膜受体蛋白丝氨酸/苏氨酸、细胞外基质组织、细胞外结构组织、外部封装结构组织、上皮细胞对生长因子刺激反应的调节;细胞学组分(Cytological Components,CC),DEGs主要富集在含胶原的细胞外基质、基底膜、突触囊泡、外囊泡;分子生物学功能(Molecular Biological Functions,MF),DEGs在硫化物结合、肝素结合、细胞外基质结构成分、寡肽结合中富集。对差异表达基因的KEGG富集分析发现DEGs在PI3K-Akt信号转导通路、人乳头瘤病毒感染、癌症中的转录错调、动脉粥样硬化和流体剪切应力、前列腺癌富集。使用SVM-RFE机器学习方法和随机森林(Random forest,RF)特征选择筛选基因,得到共同关键基因为NUDT11和GGTLC1。⑵与前列腺上皮细胞RWPE-1相比,前列腺癌细胞PC3和LNCaP中的NUDT11 mRNA表达量增加。⑶平板克隆实验结果显示与si-NC组相比,si-NUDT11组细胞克隆形成数量均显著下降(P<0.05);EdU实验结果显示:与si-NC组相比,si-NUDT11组细胞EdU阳性细胞数量显著下降(P<0.05);与si-NC组相比,si-NUDT11组细胞凋亡率均显著增加(P<0.05)。⑷与sh-NC组相比,sh-NUDT11组细胞成瘤能力显著下降,瘤体重量变小(P<0.05)。结论:生物信息学和SVM-RFE机器学习方法筛选出与前列腺癌进展相关的基因NUDT11和GGTLC1,NUDT11在前列腺癌细胞系中高表达,干扰NUDT11表达后抑制前列腺癌细胞增殖、促进前列腺癌细胞凋亡,提示NUDT11可调控前列腺癌进展。