wprowadzenie

rak nosogardzieli (NPC) jest jednym z najpowszechniejszych nowotworów złośliwych głowy i szyi (1). NPC ma unikalną dystrybucję geograficzną i jest rozpowszechniona w Azji Południowo-Wschodniej, na Bliskim Wschodzie i w Afryce Północnej (1). W endemitach częstość występowania NPC może sięgać do 35 przypadków na 100 000 osób wśród mężczyzn w średnim wieku (2)., 5-letnie przeżycie pacjentów z NPC we wczesnym stadium wynosi do 95%, jednak wskaźnik przeżycia pacjentów z NPC w zaawansowanym stadium wynosi tylko ~60% (3,4), a 70% nowo zdiagnozowanych pacjentów z NPC ma miejscowo zaawansowaną chorobę (5). W związku z tym, badanie potencjalbiomarkers do identyfikacji pacjentów z NPCis we wczesnym stadium ważne dla poprawy wyników pacjentów.

obecność DNA inplasma wirusa Epsteina-Barr (EBV) jest obecnie wykorzystywana do badań przesiewowych bezobjawowych pacjentów z NPC, jednak jego dodatnia wartość prognostyczna dla badań przesiewowych nowotworów jest stosunkowo niska (11%) (6).,Dodatkowo, zgromadzone dowody wskazują, że poligeny i drogi komórkowe, w tym transformujący czynnik wzrostu-ścieżka sygnalizacyjna β i Szlak sygnalizacji wycięć, mogą przyczynić się dorozwoju i progresji NPC (7-9).

dokładne mechanizmy molekularne leżące u podstaw progresji NPC pozostają niejasne, a wczesna diagnoza i leczenie NPC jest obecnie ograniczona (10,11).Dlatego konieczne są dalsze badania mające na celu wyjaśnienie mechanizmów molekularnych zaangażowanych w proliferację i progresję NPC w celu kompleksowego zrozumienia karcynogenezy NPC.,

mikromacierze genowe, które są wysokotemperaturowymi formami do analizy ekspresji genów, umożliwiają identyfikację setek genów o różnej ekspresji (DEGs)zaangażowanych w różne szlaki sygnałowe, funkcje molekularne i procesy biologiczne (12-14). Jednakże, przy przeprowadzaniu analizy porównawczej Dege w niezależnych badaniach (15,16) stwierdzono jedynie ograniczone nakładanie się. Połączenie technologii microarray i narzędzi bioinformatycznych zwiększa wydajność i dokładność analizy (15,16)., Wang et al (15) i Jiang et al (16) przeanalizowali zbiór danych GSE12452, który zawierał 31 próbek NPC i 10 normalnych próbek kontrolnych, w celu identyfikacji kluczowych genów zaangażowanych w NPC. Jednak liczba próbek uwzględnionych w tych dwóch badaniach była stosunkowo niewielka, a szlaki cząsteczkowe zaangażowane w karcynogenezę NPC pozostają unclear.In niniejsze badanie, zbiory danych GSE12452 (17), GSE34573 (18) i GSE64634 (19) zostały pobrane z bazy danych GeneExpression Omnibus (GEO; www.ncbi.nlm.nih.gov/geo; Gpl570 Affymetrix Human Genome U133 Plus 2.0 Array) do identyfikacji tkanek DEGs inNPC., Następnie ontologia genów (GO; www.geneontology.org) i analizą wzbogacania szlaków w celu identyfikacji funkcji biologicznych i szlaków genów (20). Wyniki obecnego badania dostarczają nowych spostrzeżeń na temat potencjalnych biomarkerów forNPC i mogą przyczynić się do obecnego zrozumienia mechanizmów cząsteczkowych leżących u podstaw proliferacji i progresji NPC.

materiały i metody

dane Microarray

trzy profile ekspresji genów (GSE12452, GSE34573 i GSE64634) zostały pobrane z bazy danych GEO., GSE12452, który został oparty na platformie Affymetrix GPL570, został opracowany przez Ahlquist et al (17). Zestaw danych GSE12452 zawierał 31 próbek NPC i 10 normalnych próbek NPC. Analizę ekspresji różnicowej guza i tkanki normalnej przeprowadzono przy użyciu oprogramowania genespring w wersji 11.5 (Agilent Technologies, Inc., SantaClara, CA, USA). GSE34573, przedłożony przez Hu i wsp (18), został oparty na platformie Affymetrix Gpl570 i składał się z 16 próbek NPC i 3 normalnych prób kontrolnych., GSE64634, przedłożony przez Xiong et al, został oparty na platformie Affymetrix GPL570 i składał się z 12 próbek NPC i 4 normalnych kontrolek (19). Test t firmy AStudent został użyty do identyfikacji DEGs ze zmianą ≥ 2-krotną. P<

GO and pathway enrichment analysis ofDEGs

go analysis and Kyoto Encyclopedia of Genes andgenomes (KEGG; www.genome.jp/kegg/pathway.html) przeprowadzono analizę szlaku w celu identyfikacji DEGs na poziomie biologicznie funkcjonalnym (21)., Baza danych do adnotacji, wizualizacji i zintegrowanego wykrywania (DAVID; david.abcc.ncifcrf.gov). P<uznano, że 0,05 wskazuje astatystycznie istotną różnicę (23).

Integracja sieci protein-proteininteraction (PPI)

narzędzie do wyszukiwania interakcji w wersji 10.0 (STRING; string-db.org) był używany do eksploracji oddziaływań potencjalnych na poziomie białka (24). Sieci PPI DEGs by STRINGwere pochodzą z zatwierdzonych eksperymentów (25)., Wynik PPI >0.4 został uznany za znaczący. Sieci PPI zostały wizualizowane przy użyciu oprogramowania Cytoscapesoftware (http://www.cytoscape.org) (26). P<uznano, że 0,05 wskazuje na astatystycznie istotną różnicę.

wyniki

Identyfikacja DEGs

NPC i normalne próbki (odpowiednio 59 i 17)zostały poddane analizie. Oprogramowanie GeneSpring zostało użyte do analizy serii każdego chipa i identyfikacji DEGs., Po analizie zbiorów danych gse12452, GSE34573, GSE64634 zidentyfikowano odpowiednio 1301 (553 w górę i 748 w dół), 1232 (348 W górę i 884 w dół)i 1218 (555 W górę i 663 w dół) genów. Wyniki analizy klastrowej segmentów ujawniły istotne różnice między tkankami nosogardła i próbkami NPC (rys. 1). Korzystając z analizy diagramu Venna, 268degs (59 w górę i 209 w dół) na przecięciu powyższych trzech zbiorów danych zostały wybrane do dalszej analizy (rys. 2).,

GO term enrichment analysis

zidentyfikowane DEGs zostały przesłane do onlinesoftware DAVID do analizy ścieżki GO i KEGG. Wyniki analizy go wykazały, że podwyższone DEGs zostały znacznie wzbogacone w procesach biologicznych, w tym w „adhezję komórek”, „podział komórek”, „mitozę” i „mitotyczny cykl komórkowy”(Tabela i; ryc.3A). Obniżone DEGs zostały wzbogacone głównie w ruch oparty na mikrotubule”, „ruch cilium”, „aksonemę cilium” i „różnicowanie komórek nabłonkowych” (Tabela i; Rys.3b)., Pod względem funkcji molekularnej podwyższone Degaże wzbogacono w „sygnalizację za pośrednictwem fosfatydyloinozytolu”, a znowelizowane Degaże wzbogacono w „kompleks dyneiny aksonemalnej” (Tabela i).

analiza szlaku KEGG

analiza szlaku KEGG wykazała, że w górę regulateddegs były w wysokim stopniu związane ze szlakami, w tym „ECM-receptorinteraction”, „infekcja wirusem brodawczaka ludzkiego”, „arytmogenicright ventricular cardiomyopathy” i „focal adhesion” (table II; fig.4A). Obniżone DEGs zostały wzbogacone w „ścieżki metaboliczne”, „chorobę Huntingtona”, „naprężenia ścinające”, „miażdżycę tętnic” i „rakotwórczość chemiczną” (tabela II; rys.4B).,

sieć PPI

profile wyrażeń DEG w NPC zostały skonstruowane zgodnie z informacjami w bazie łańcuchów. W wyniku podziału odizolowanych i częściowo połączonych węzłów powstała sieć kożuchów (rys. 5)., Geny piasty Top 10, które były genami wykazującymi najistotniejsze interakcje, obejmowały łańcuch 1 aksonemalny światłoczuły 1 (DNALI1), łańcuch pośredni aksonemalny 2(DNAI2), kalmodulinę 1 (CALM1), domenę zwojowo-cewkową zawierającą 114(CCDC114), łańcuch 5 aksonemalny ciężki 5 (DNAH5), homolog głowicy radialnej 9 (rsph9), komponent głowicy radialnej 4A (RSPH4A), ndc80kinetochore Complex component (ndc80), syntetaza tymidylanowa(tyms) i domena zwojowo-cewkowa zawierająca 39 (ccdc39). Dnali1,

dyskusja

NPC jest jednym z najczęstszych nowotworów płaskonabłonkowych w głowie i szyi (1). 5-letni odsetek pacjentów z chorobą w stadium i wynosi 95% (3). Jednak 5-letni wskaźnik przeżycia wsródpacjenci z stadium IV choroby jest nieco ponad 60% (27). Dlatego zrozumienie czynników etiologicznych i mechanizmów molekularnych progresji NPC jest istotne dla diagnozy i leczenia. Technologia Microarray jest szeroko stosowana do przewidywania potencjalnych celów terapeutycznych dla raka, w tym raka jelita grubego (12-14).,Wcześniej Wang i wsp. (15)przeanalizowali zbiór danych GSE12452 i ujawnili, że cyklina B1, niedobór mitotyczny 2 Jak 1, proliferujący antygen jądrowy komórki, mucyna 1, związana z powierzchnią komórki i dehydrogenaza aldehydowa 1 członek rodziny A1 mogą być zaangażowane w NPC związane z EBV (15). Badanie analizujące zbiory danych GSE12452 wykazało, że C-x-C motif chemokine ligand (CXCL) 9, ZIC familymember 2, prostaglandyn-endoperoxide syntase 2,fibronectin 1, CXCL10 i ovo like transcriptional repressor 1 mogą pełnić role inNPC (16)., Jednak liczba próbek z poszczególnych zbiorów danych była stosunkowo niewielka (15,16). W bieżącym badaniu przeanalizowano 3 zbiory danych, a 53 skorygowane i 209 skorygowane DEGs poddano analizie bioinformatycznej.,

wyniki analizy wzbogacania szlaku KEGG i adnotacji funkcji GO wykazały, że podwyższone DEGs były zasadniczo wzbogacone w 'adhezję komórek', 'podział komórek', 'mitozę,' cykl komórkowy mitotyczny',' interakcję ECM-receptora 'i' infekcję wirusami kapilarnymi', podczas gdy obniżone DEGs były głównie zaangażowane w' Montaż kompleksu aksonemalnego dyneiny',' ruch oparty na mikrotubule',' szlaki metaboliczne',' chorobę Huntingtona',' zmiany metaboliczne'. fluidshear stress”oraz” atherosclerosis ” i „chemical carcinogenesis”.,Wcześniejsze badania wykazały, że upregulation ornowregulation specyficznych genów może wpływać na inwazję komórek NPC, przerzuty, proliferację i apoptozę (28-30).Wynik ten jest zgodny z faktem, że rak cellinvasion i przerzuty są ściśle związane z nieprawidłową komórką i podziałem komórkowym (28-30).Ponadto proliferacja komórek nowotworowych i apoptoza są ściśle związane z nieprawidłowościami w cyklu mitotycznym komórek (28-30)., Wcześniejsze badania wykazały, że komórki raka jelita grubego wchodzą w interakcję z komórkami nerwu wzrokowego, wytwarzając komponenty ECM, pośrednicząc w bezpośrednim kontakcie komórkowym i wydzielając czynniki wzrostu (31). Ponadto istniejące dowody potwierdziły, że modyfikacja komórkowego DNA i histonów jest spowodowana przez półprodukty komórkowych szlaków metabolicznych (32). W związku z tym analiza ścieżek sygnalizacyjnych może dostarczyć nowych informacji na temat proliferacji komórek nowotworowych.

w niniejszym badaniu skonstruowano sieć PPI w celu identyfikacji 10 najważniejszych genów hubów., Były to asfollows: DNALI1, DNAI2, CALM1, CCDC114, DNAH5, RSPH9,RSPH4A, NDC80, TYMS i CCDC39. DNALI1 był genem hub wykazującym najwyższy stopień łączności. Peng i wsp. (33) ujawnili, że poziom mRNA Dnali1 był znacząco zmniejszony u pacjentów z alergiczną błoną śluzową nosa w porównaniu z grupą kontrolną (p<0,05). Parris et al (34) donosili, że kilka nowotworów złośliwychz normalnymi poziomami dawkowania genów wykazywało obniżoną regulację DNALI1, co sugeruje, że DNALI1 może być nowym celem terapeutycznym dla rozwoju leków przeciwnowotworowych., Drugi zidentyfikowany Gen hub, DNAI2, który jest również kodowaniem białek, jest związany z pierwotną ciliarydyskinezją (PCD) (35). DNAI2 i forkhead box J1 są ciliated cell markers (36). Trzeci Gen hubu, CALM1, jest jednym z genów kodujących białko kalmoduliny (37). Kim i wsp. (38) przeprowadzili wielkoskalowe analizy genomu raka piersi, a wyniki wskazywały, że jako potencjalny regulator kinazy białkowej B, CALM1 był silnie wyrażony w katalitycznej podjednostce 3-kinazy fosfatydyloinozytolu-4,5-bisfosforanu., Ponadto białka wiążące wapń: kalumenina i retikulokalbina 1 były w znacznym stopniu regulowane w napromieniowanych komórkach nowotworowych, które były poddawane ospie, co wskazuje, że mediatory te pełnią ważną rolę w promowaniu przeżycia komórek nowotworowych podczas niedotlenienia (39). Podobnie jak DNAI2, CCDC114 jest jednym z genów związanych z PCD, w którym mutacje utraty funkcji wynikają z PCD z wadami lateralizmu związanymi z wadami serca(40). Brak lubmislokalizacja innego genu piasty, DNAH5, jest charakterystycznym czynnikiem zaburzeń ruchowych rzęsek w polipach nosa (41)., Pozostałe pięć genów hub w badaniu to RSPH9, RSPH4A, NDC80, TYMS i CCDC39. Yoonet al (42) poinformował, że wzór metylacji theRSPH9 jest wskaźnikiem prognostycznym u pacjentów z nieinwazyjnym rakiem pęcherza moczowego. RSPH9 i RSPH4A są genami radialspoke head protein genów, w których mutacje powodują pierwotne ciliarydyskinesia z Central-mikrotubular-par nieprawidłowości (43). TYMS jest kluczowym enzymem w syntezie denovo 2′-deoksytymidyno-5′-monofosforanu from2′-deoksyurydyno-5 ' – monofosforanu (44)., CCDC39 i CCDC40 zostały po raz pierwszy zidentyfikowane jako mutacje przyczynowe u pacjentów z pierwotną ciliarydyskinezją i prawdopodobnie biorą udział w rekrutacji glutamylazy (- ów) do wici (45), która nie została zidentyfikowana jako związana z rozwojem NPC.

podsumowując, w niniejszym badaniu przeprowadzono kompleksową bioinformatyczną analizę DEGs, które mogą być zaangażowane w progresję NPC. Wyniki mogą dostarczyć nowatorskich spostrzeżeń na temat celów, które mogą być wykorzystane do przyszłego badania mechanizmów molekularnych leżących u podstaw NPC., Jednak specyficzne funkcje genów w NPC powinny być potwierdzone dalszymi eksperymentami molekularnymi.

podziękowania

Nie dotyczy.

dofinansowanie

nie otrzymano dofinansowania.

dostępność danych i materiałów

zbiory danych wykorzystane w niniejszym opracowaniu są dostępne od autora korespondencyjnego po rozsądnym zapytaniu.

wkład autorów

hmz i QF opracowały i zaprojektowały opracowanie. HMZ, QF, LXQ, BLL, LY i XH przeprowadziły analizę bioinformatyczną. LXQ i BLL przeanalizowali dane. Rękopis napisali HMZ i QF., LY andXH przejrzał i sprawdził manuskrypt. Wszyscy autorzy przeczytali i zatwierdzili końcowy manuskrypt.

akceptacja i zgoda Etyczna

Nie dotyczy.

zgoda pacjenta na publikację

Nie dotyczy.

konkurencyjne zainteresowania

autorzy oświadczają, że nie mają konkurencyjnych zainteresowań.,ochore complexcomponent

TYMS

thymidylate synthetase

CCDC39

coiled-coil domain containing 39

PCD

primary ciliary dyskinesia

	Chua MLK, Wee JTS, Hui EP and Chan ATC:Nasopharyngeal carcinoma., Lancet. 387:1012–1024. 2016. Zobacz artykuł: Google Scholar: PubMed / NCBI
	Li K, Lin GZ, Shen JC i Zhou Q: rozkład jazdy raka nosogardzieli w miejskim Kantonie w ciągu 12 lat (2000-2011): spadki zachorowalności i śmiertelności. Asian Pac J Cancer Prev. 15:9899–9903. 2014., Zobacz artykuł : Google Scholar : PubMed/NCBI
	Lee AW, Sze WM, Au js, Leung SF, Leung TW,Chua DT, Zee BC, Law SC, Teo PM, Tung sy, et al: wyniki leczenia raka nosogardzieli w epoce nowożytnej: Hong / align = „left” / Int J Radiat Oncol Biol Phys. 61:1107–1116. 2005.,Zobacz artykuł : Google Scholar : PubMed/NCBI
	Jing L, Zou X, Wu YL, Guo JC, Yun JP, XUM, Feng QS, Chen LZ, Bei Jx, Zeng YX i Chen MY: porównanie między szóstą i siódmą edycją UICC/AJCC stadium raka nosogardzieli u kohorty chińskiej. PLoS 1.9:e1162612014., Zobacz artykuł : Google Scholar : PubMed/NCBI
	Pan JJ, Ng WT, Zong JF, Lee SW, Choi HC,Chan LL, Lin SJ, Guo QJ, Sze HC, Chen YB, et al: Prognosticnomogram do rafinacji prognostyki proponowanego 8thedition systemu inscenizacji AJCC/UICC dla raka nosogardzieli w erze radioterapii modulowanej intensywnością. Rak.122:3307–3315. 2016., Zobacz artykuł : Google Scholar : PubMed/NCBI
	Chan KCA, WOO JKS, King a, Zee BCY, LamWKJ, Chan SL, Chu SWI, Mak C, Tse IOL, Leung SYM, et al: analysis of plasma Epstein-Barr virus DNA to screen for rak nosogardła. New Engl J Med. 377:513–522. 2017. Zobacz artykuł: Google Scholar: PubMed/NCBI
	Tulalamba W and Janvilisri T:Nosopharyngeal carcinoma signaling pathway: an update on molecularbiomarkers. Int J Cell Biol., 2012:5946812012. Zobacz artykuł : Google Scholar : PubMed/NCBI
	Huang G, Du MY, Zhu H, Zhang N, Lu ZW,Qian LX, Zhang w, Tian X, He X i Yin l: MiRNA-34a odwrócenitgf-β-indukowane Przejście nabłonkowe-mezenchymalne przez supresję ofsmad4 w komórkach NPC. Biomed Pharmacother. 106:217–224. 2018.,Zobacz artykuł : Google Scholar : PubMed/NCBI
	Zhu HM, Jiang XS, Li Hz, Qian LX, Du MY,Lu ZW, Wu J, Tian XK, Fei Q, He X i Yin l: mir-184 hamuje inwazję nowotworów, migrację i przerzuty w raku nosogardzieli bytargeting Notch2. Physiol Biochem. 49:1564–1576. 2018.,Zobacz artykuł : Google Scholar : PubMed/NCBI
	Coghill AE, Hsu WL, Pfeiffer RM, Juwana H,Yu KJ, Lou PJ, Wang CP, Chen JY, Chen CJ, Middeldorp jm andHildesheim A: serologia wirusa Epsteina-Barr jako potencjalny badacz raka nosogardzieli wśród osób wysokiego ryzyka z rodzin wielorodzinnych na Tajwanie. Cancer Epidemiol BiomarkersPrev. 23:1213–1219. 2014., Zobacz artykuł: Google Scholar: PubMed / NCBI
	Ng WT, Yau TK, Yung RW, Sze WM, Tsang AH,Law AL i Lee AW: badania przesiewowe dla członków rodziny pacjentów z rakiem nosogardzieli. Int J Rak. 113:998–1001. 2005.Zobacz artykuł: Google Scholar: PubMed / NCBI
	Kulasingam V i Diamandis EP: strategie odkrywania nowych biomarkerów nowotworowych poprzez wykorzystanie technologii wytwarzania. Nat Clin Pract Oncol. 5:588–599. 2008.,View Article : Google Scholar : PubMed/NCBI
	Nannini M, Pantaleo MA, Maleddu A, AstolfiA, Formica S and Biasco G: Gene expression profiling in colorectalcancer using microarray technologies: Results and perspectives.Cancer Treat Rev. 35:201–209. 2009. View Article : Google Scholar : PubMed/NCBI
	Bustin SA and Dorudi S: Gene expressionprofiling for molecular staging and prognosis prediction incolorectal cancer., Ekspert Rev Mol Diagn. 4:599–607. 2004.Zobacz artykuł: Google Scholar: PubMed / NCBI
	Wang J, Mei F, Gao X i Wang s:Identyfikacja genów zaangażowanych w raka nosogardzieli związanego z wirusem Epsteina-Barr. Oncol Lett. 12:2375–2380. 2016.Zobacz artykuł: Google Scholar: PubMed / NCBI
	Jiang X, Feng L, Dai B, Li l i Lu w:identyfikacja kluczowych genów zaangażowanych w raka nosogardzieli.Braz J Otorhinolaryngol. 83:670–676. 2017., Zobacz artykuł : Google Scholar : PubMed/NCBI
	Sengupta s, den Boon JA, Chen IH, NewtonMA, Dahl DB, Chen M, Cheng YJ, Westra Wh, Chen CJ, Hildesheim a, etal: Genome-wide expression profiling reveals EBV-associatedinhibition ekspresji MHC klasy i w raku nosogardzieli.Cancer Res. 66: 7999-8006. 2006., Zobacz artykuł : Google Scholar : PubMed/NCBI
	Hu C, Wei w, Chen X, Woodman CB, Yao Y,Nicholls JM, Joab I, Sihota SK, Shao jy, Derkaoui KD, et al: Aglobal view of the oncogeneal landscape in nosopharyngeal carcinoma:an integrated Analysis at the genetic and expression level. PLoSOne. E410552012, Zobacz artykuł : Google Scholar : PubMed/NCBI
	Bo H, Gong z, Zhang W, Li X, Zeng Y, LiaoQ, Chen P, Shi L, Lian y, Jing Y, et al: Upregulated longnon-coding RNA ekspresja AFAP1-AS1 jest związana z postępemi słabą prognozą raka nosogardła. Oncotarget.6:20404–20418. 2015., Zobacz artykuł : Google Scholar : PubMed/NCBI
	Tweedie S, Ashburner m, Falls K, LeylandP, McQuilton P, Marygold s, Millburn G, Osumi-Sutherland D,Schroeder A, Seal R, et al: FlyBase: Enhancing Drosophila geneontologia Przypisy Nucleic Acids Res. 37: (Database Issue).D555-D559. 2009. Zobacz artykuł : Google Scholar: PubMed/NCBI
	Kanehisa M and Goto S: KEGG: Kyotoencyklopedia of genes and genomes. Nucleic Acids Res.28:27-30. 2000., Zobacz artykuł: Google Scholar: PubMed / NCBI
	Dennis G Jr, Sherman BT, Hosack DA, YangJ, Gao w, Lane HC i Lempicki RA: DAVID: Database for annotation,visualization, and integrated discovery. Biol Genomu. 4: P32003.Zobacz artykuł: Google Scholar: PubMed / NCBI
	Huang da w, Sherman BT i Lempicki RA:Systematic and integrative analysis of large gene lists using DAVIDbioinformatics resources. Protokół Nat. 4:44–57. 2009., Zobacz artykuł : Google Scholar : PubMed/NCBI
	Szklarczyk D, Franceschini a, Wyder S,Forslund K, Heller D, Huerta-Cepas J, Simonovic M, Roth a, SantosA, Tsafou KP, et al: STRING v10: interactionnetworks białko-białko, zintegrowane z Drzewem Życia. Nucleic Acids Res. 43:(Database Issue). D447-D452. 2015., Zobacz artykuł : Google Scholar: PubMed/NCBI
	Franceschini a, Szklarczyk D, Frankild S,Kuhn m, Simonovic m, Roth A, Lin J, Minguez P, Bork P, von Mering Cand Jensen LJ: STRING v9. 1: Sieci interakcji białka-białka, o zwiększonym zasięgu i integracji. Nucleic Acids Res. 41:(Database Issue). D808-D815. 2013., Zobacz artykuł : Google Scholar: PubMed/NCBI
	Shannon P, Markiel a, Ozier O, Baliga NS,Wang JT, Ramage D, Amin N, Schwikowski B And Ideker T: Cytoscape: asoftware environment for integrated models of biomolecularinteraction networks. Genome Res. 13: 2498-2504. 2003., Zobacz artykuł : Google Scholar : PubMed/NCBI
	Li J, Zou X, Wu YL, Guo JC, Yun JP, Xu m,Feng QS, Chen LZ, Bei Jx, Zeng YX i Chen MY: porównanie szóstej i siódmej edycji systemu inscenizacji UICC/AJCC rak gardła u kohorty chińskiej. PLoS 1.9:e1162612014., Zobacz artykuł : Google Scholar : PubMed/NCBI
	Qi XK, Han HQ, Zhang HJ, Xu M, Li L, ChenL, Xiang T, Feng QS, Kang T, Qian CN, et al: OVOL2 links stemnessand metastasis via fine-tuning epithelial-mesenchymal Przejście raka nosogardzieli. Teranostyka. 8:2202–2216. 2018.,Zobacz artykuł: Google Scholar: PubMed/NCBI
	Gao Q, Tang L, Wu L, Li K, Wang H, Li w,Wu J, Li M, Wang s i Zhao L: LASP1 Promuje progresję raka nosogardzieli poprzez negatywną regulację guzówpressor PTEN. Śmierć Komórki. 9:3932018., Zobacz artykuł: Google Scholar: PubMed/NCBI
	Ren X, Yang X, Cheng B, Chen X, Zhang t,He Q, Li B, Li Y, Tang X, Wen X, et al: HOPX hypermethylationpromotes metastasis via activating SNAIL transkrypcji innasopharyngeal carcinoma. Nat Commun. 8:140532017., View Article : Google Scholar : PubMed/NCBI
	Vicente CM, Ricci R, Nader HB and Toma L:Syndecan-2 is upregulated in colorectal cancer cells throughinteractions with extracellular matrix produced by stromalfibroblasts. BMC Cell Biol. 14:252013. View Article : Google Scholar : PubMed/NCBI
	Schvartzman JM, Thompson CB and FinleyLWS: Metabolic regulation of chromatin modifications and geneexpression. J Cell Biol. 217:2247–2259. 2018., Zobacz artykuł: Google Scholar: PubMed / NCBI
	Peng Y, Chen z, Guan WJ, Zhu z, Tan KS,Hong H, Zi X, Zeng J, Li Y, Ong YK, et al: Downregulation andaberrant localization of Forkhead Box J1 in allergic Nosal mucosa.Int Arch Allergy Immunol. 176:115–123. 2018., Zobacz artykuł: Google Scholar: PubMed/NCBI
	Parris TZ, Danielsson a, Nemes s, KovácsA, Delle U, Fallenius G, Möllerström E, Karlsson P I Helou K:kliniczne implikacje dawkowania genów i wzorów ekspresji genów w diploidalnym raku piersi. Clin Cancer Res. 16: 3860-3874. 2010.,Zobacz artykuł: Google Scholar: PubMed / NCBI
	Fedick AM, Jalas C, Treff NR, Knowles Mrand Zariwala mA: Częstotliwość nośna jedenastu mutacji w ośmiu genach związanych z pierwotną dyskinezą rzęskową w populacji Aszkenazyjewisz. Mol Genet Genomic Med. 3:137–142. 2015.,View Article : Google Scholar : PubMed/ANGRYDD
	Milara J, Armengot M, Bañuls P, Tenor H,Beume R, Artigues E and Cortijo J: Roflumilast N-oxide, a PDE4inhibitor, improves celia and motility ciliated human bronchialepithelial cells naruszone by cigarette smoke in vitro. Br JPharmacol. 166: 2243-2262. 2012., Zobacz artykuł: Google Scholar: PubMed/NCBI
	Weile J, Sun s, Cote AG, Knapp J, Verby m,Mellor JC, Wu Y, Pons C, Wong C, van Lieshout N, et al: a framework for exhausttively mapping functional missense variants. Mol SystBiol. 13:9572017., Zobacz artykuł : Google Scholar : PubMed/NCBI
	Kim jy, Lee E, Park K, Park WY, Jung HH,Ahn JS, im YH i Park YH: kliniczne implikacje genomikprofilów w przerzutowym raku piersi z naciskiem na TP53 i pik3ca, najczęściej zmutowany geny. Oncotarget.8:27997–28007. 2017.,PubMed/NCBI
	Ren y, Yeoh KW, Hao P, Kon OL i Sze SK:Irradiation of epithelial carcinoma cells upregulatescalcium binding proteins that promote survival under hypoxicconditions. J Proteome Res. 15: 4258-4264. 2016., Zobacz artykuł : Google Scholar : PubMed/NCBI
	Onoufriadis a, Paff T, Antony D, ShoemarkA, Micha D, Kuyt B, Schmidts M, Petridi S, Dankert-Roelse JE,Haarman EG, et al: Splice-site mutations in the aksonemalny zewnętrzny gen zespolonego genu ccdc114 powoduje pierwotną ciliarydyskinezję. Am J Hum Genet. 92:88–98. 2013., Zobacz artykuł : Google Scholar : PubMed/NCBI
	Qiu Q, Peng Y, Zhu z, Chen z, Zhang C, OngHH, tan KS, Hong H, Yan Y, Huang h, et al: brak LUBMISLOKALIZACJA DNAH5 jest charakterystycznym markerem nieprawidłowości ruchowo-żółciowych w nosie polipy. Laryngoskop. 128: E97-E104.2018., Zobacz artykuł : Google Scholar : PubMed/NCBI
	Yoon HY, Kim YJ, Kim js, Kim YW, Kang HW,Kim WT, Yun SJ, Ryu KH, Lee SC and Kim WJ: rsph9 methylationpattern as a prognostic indicator in patients with non-rak pęcherza moczowego. Oncol Rep. 35:1195-1203. 2016., Zobacz artykuł: Google Scholar: PubMed/NCBI
	Castleman VH, Romio L, Chodhari R, HirstRA, de Castro SC, Parker KA, Ybot-Gonzalez P, Emes Rd, Wilson SW,Wallis C, et al : mutacje w genach białka radialnej głowy rsph9and Rsph4a powodować pierwotne dyskinezy rzęskowe zcentral-mikrotubular-par nieprawidłowości. Am J Hum Genet.84:197–209. 2009., Zobacz artykuł: Google Scholar: PubMed / NCBI
	Wang X, Guan z, Dong Y, Zhu z, Wang J andNiu B: hamowanie syntazy tymidylanowej wpływa na rozwój cewy nerwowej u myszy. Reproduktor. 76:17–25. 2018. Zobacz artykuł: Google Scholar: PubMed / NCBI
	Lin H, Zhang z, Guo S, Chen F, Kessler JM,Wang YM i Dutcher SK: kinaza związana z NIMA tłumi niestabilność flagellar związaną z utratą wielu aksonemalstruktur., PLoS Genet. 11:e10055082015. View Article : Google Scholar : PubMed/NCBI