前列腺癌蛋白组学及基因组学相关文献综述

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1、前列腺癌蛋白组学及基因组学相关文献综述　　前列腺癌（PCa）是男性最常见的癌症之一。2014年，美国新增PCa患者23万例，死亡患者近3万例[1].目前，针对PCa的蛋白组学和基因组学研究非常广泛，发现表达差异具有统计学意义的基因数以千计，但其中仅少数可能与PCa的发生发展相关[2].通过文献挖掘对癌症相关基因进行提取和整理，是癌症分子机制研究的良好方法。但若文献挖掘只局限于摘要，且利用自动文献挖掘工具未免机械，在文章题目和摘要中未出现的差异基因可能被漏掉。本研究通过检索PCa蛋白组学及基因组学相关文献，阅读全文人工提取差异

2、基因，并对其进行GO（GeneOntology）、KEGG通路等生物信息学分析，进一步挖掘可能与PCa相关的基因和通路，从而为PCa发生的分子机制研究提供依据。　　1资料与方法　　1.1文献纳入与排除标准纳入标准：（1）研究对象为人PCa组织或人PCa细胞株；（2）提供差异蛋白或基因名称。排除标准：（1）某种干预措施对PCa蛋白谱变化的影响研究；（2）未提供差异蛋白或基因名称；（3）文献综述。　　1.2文献检索计算机检索PubMed数据库，检索策略：（prostatecancer[Title]）ANDProteomics（p

3、rostatecancer[Title]）ANDGenomics,时间限定建库至2015年1月。　　1.3资料提取文献中涉及PCa与前列腺增生（BPH）组织或细胞（A组）、PCa与邻近良性组织（B组）、PCa高Gleason评分与低Gleason评分（C组）蛋白谱和基因谱的比较，提取差异基因或蛋白输入TheProteinInformationResource（PIR,Georgetobol统一名称。　　1.4生物信息学分析　　1.4.1差异基因的GO分析采用DAVIDBioinformaticsResources6.7（Na

4、tionalInstituteofAllergyandInfectiousDiseases,NIH,USA）在线工具分别对差异基因及各组的差异基因进行GO分析，探索共同出现的生物过程、细胞成分以及分子功能。　　1.4.2差异基因的KEGG通路分析通过DAVIDBioinformaticsResources6.7（NationalInstituteofAllergyandInfectiousDiseases,NIH,USA）在线工具分别对差异基因及各组的差异基因进行KEGG通路分析，探索共同出现的生物学通路。　　2结果　　2.

5、1文献筛选结果检索PubMed数据库获得文献564篇，排除重复文献179篇，阅读文题和摘要排除282篇，阅读全文排除文献68篇，共纳入35篇文献[3-37],文献筛选流程见图1.　　2.2差异基因纳入文献提取差异基因764个，其中A组差异基因162个，B组差异基因423个，C组差异基因209个，3组共同差异基因21个（见表1）.报道大于4次的差异基因共14个，其中DES报道8次，HSPB1、VCL各报道7次，ACPP、ACTN1、AZGP1、ENO1、HSPA5和HSPD1各报道6次，ANXA1、EZR、KRT8、LMNA和

6、SERPINF1各报道5次。A组差异基因DES报道最多，为6次；B组差异基因ACPP报道最多，为4次；C组差异基因ACTN1、HSPB1、LMNA报道最多，均为3次。　　2.3差异基因的GO分析GO分析结果显示，差异基因涉及的生物过程主要有细胞死亡调控、细胞增殖调控、创伤反应、蛋白质转运、稳态过程（差异基因频数≥72,频率≥9.4%）,细胞成分主要涉及胞外区、膜封闭腔、细胞骨架、囊泡以及线粒体（差异基因频数≥85,频率≥11.1%）,分子功能主要涉及核苷酸结合、钙离子结合、相同蛋白结合以及酶结合（差异

7、基因频数≥60,频率≥7.9%,见表2）。　　对各组差异基因进行GO分析结果显示，各组差异基因共同涉及的生物过程主要有细胞死亡调控、细胞增殖调控、创伤反应以及稳态过程；共同涉及的细胞成分主要有胞外区、膜封闭腔、细胞骨架、囊泡以及线粒体；共同涉及的分子功能主要有钙离子结合、相同蛋白结合、结构分子活性以及肌动蛋白结合。　　2.4差异基因的KEGG通路分析KEGG通路分析发现，差异基因主要参与癌症通路、黏着斑、肌动蛋白细胞骨架调控、MAPK信号等生物学通路（差异基因频数≥29,频率≥3.8%,见表3）.　　

8、对各组差异基因进行KEGG通路分析结果显示，各组差异基因共同参与的KEGG通路主要有黏着斑、补体及凝血级联、ECM受体相互作用等生物学通路。　　　　3讨论　　目前，尚缺少通过文献挖掘对PCa蛋白组学及基因组学差异基因数据进行整理并开展生物信息学分析的研究。Hu等采用MedGene文献挖掘工