Sumário

Funcionais variações genéticas desempenham um papel importante na formação de diferenças fenotípicas entre indivíduos através da expressão do gene que afeta, e, portanto, muito provável que influenciam a susceptibilidade à doença, tais como suscetibilidade ao câncer. Uma questão crítica na era da pós-genómica estudos de associação ampla (GWAS) é a forma de avaliar o significado funcional das variações genéticas identificadas a partir GWAS. No estudo atual, com linhas de células linfoblastóides (LCLS) de 74 mulheres não relacionadas com cancro do ovário familial e 47 controles não relacionados combinados de gênero e raça, nós exploramos as associações entre sete variantes de risco de cancro do ovário identificadas a partir GWAS (

rs3814113

em 9p22.2,

rs2072590

em 2q31,

rs2665390

em 3q25,

rs10088218

,

rs1516982

,

rs10098821

em 8q24.21, e

rs2363956

em 19p13) e perfis de expressão de mRNA todo genoma. Observamos 95 significativas trans associações a nível permutação de 0,001. Em comparação com as outras variantes de risco,

rs10088218

,

rs1516982

, e

rs10098821

em 8q24.21 teve o maior número de associações significativas (25, 16 e 38, respectivamente). Foram observados dois possíveis cis-associações entre

rs10098821

e

c-Myc

, e

rs2072590

e

HS.565379

(PERMUTADO P = 0,0198 e 0,0399, respectivamente). análise de enriquecimento Pathway mostrou que vários caminhos biológicos fundamentais, tais como ciclo celular (P = 2,59 × 10

-06), etc, foram significativamente sobre-representados. Além disso caracterização de associações significativas entre mRNAs e alelos de risco possam facilitar a compreensão das funções do GWAS descoberto alelos de risco na etiologia genética de câncer de ovário

Citation:. Zhao H, Shen J, Wang D, Gregory S, Medico L , Hu Q, et ai. (2012) As associações entre variações genéticas expressão e do cancro do ovário alelos de risco identificadas em estudos amplos associação genômica. PLoS ONE 7 (11): e47962. doi: 10.1371 /journal.pone.0047962

editor: Yi Xing, da Universidade de Iowa, Estados Unidos da América

Recebido: 01 de maio de 2012; Aceite: 19 de setembro de 2012; Publicação: 02 de novembro de 2012

Direitos de autor: © 2012 Zhao et al. Este é um artigo de acesso aberto distribuído sob os termos da Licença Creative Commons Attribution, que permite uso irrestrito, distribuição e reprodução em qualquer meio, desde que o autor original ea fonte sejam creditados

Financiamento:. Este trabalho foi apoiado pelos Institutos Nacionais de Saúde (5R01CA136483 a HZ e CA016056 P30 para Roswell Park Cancer Institute); Ralph Wilson Medical Foundation (a HZ); Programa do Departamento de Defesa do cancro do ovário (OC073116 a HZ), e Roswell Park Alliance Foundation (a HZ). Os financiadores não tiveram nenhum papel no desenho do estudo, coleta de dados e análise, decisão de publicar ou preparação do manuscrito

CONFLITO DE INTERESSES:.. Os autores declararam que não existem interesses conflitantes

Introdução

recentemente, estudos de associação de genoma de largura (GWAS) identificaram com sucesso uma série de variações genéticas que conferem risco de câncer humano [1] – [3]. No entanto, a maioria das variantes de risco identificados a partir GWAS residir em intergénica, intrónica, e outras regiões não codificantes do genoma [4]. Portanto, as associações observadas ainda têm de ser traduzidos para uma compreensão completa dos genes e elementos genéticos mediadoras susceptibilidade à doença. Como estudar o significado funcional destes GWAS bate representa um grande desafio nesta era pós-GWAS. Uma das opções poderia ser a investigação da genética da expressão do gene. Vários estudos de referência demonstrou inequivocamente que muitos transcritos do genoma humano são influenciadas pela variação hereditária [5] – [9]. variação genética funcional, o que leva a alterações de expressão de genes, podem desempenhar um papel crítico na determinação das diferenças fenotípicas entre indivíduos e, portanto, é muito provável que influenciam a susceptibilidade à doença. Como tal, estudar as associações entre a variação genética e expressão de genes poderia ajudar a priorizar os esforços bem-mapeamento e fornecer um atalho para a biologia da doença.

epitelial carcinoma do ovário é uma das doenças malignas ginecológicas mais comuns em mulheres [ ,,,0],10]. A história familiar é o fator de risco mais forte para câncer de ovário. Em comparação com um risco de vida de 1,6% de desenvolvimento de cancro do ovário na população em geral, as mulheres com um parente de primeiro grau com cancro ovariano possuem um risco de 5%. agrupamento familiar com um padrão de herança autossômico dominante (câncer de ovário hereditário) resulta de mutações germinativas em genes supressores de tumor putativos (ETG), como o

BRCA1 /2

e

MLH1 /MSH2

genes [11] – [14]. No entanto, mutações conhecidas em

BRCA1 /2

e reparação incompatibilidade (

MMR

) genes só pode explicar uma pequena parte da agregação familiar de câncer de ovário (5-13%). Isto sugere que outros eventos genéticos podem contribuir para cânceres de ovário familiares. Vários GWAS ter sido feito no câncer de ovário e de várias variantes de risco foram identificados, incluindo

rs3814113

em 9p22,

rs2072590

em 2q31,

rs2665390

em 3q25,

rs10088218

,

rs1516982

,

rs10098821

em 8q24, e

rs2363956

em 19p13 [1] – [3]. No entanto, o significado funcional destas variantes de risco é em grande parte desconhecida. Assim, estudar as associações entre a expressão de genes e alelos de risco de cancro do ovário identificadas a partir GWAS pode ajudar a conectar variantes de risco para os seus genes-alvo putativos /transcrições e vias biológicas.

Para estudar as associações entre a expressão de genes e alelos de risco de cancro do ovário , obtivemos todo o perfil de expressão de mRNA genoma em 121 linhas de células linfoblastóides não redundantes (LCLS) derivados de 74 pacientes com câncer não relacionados familiares ovarianos que são não-portadores de conhecidos

BRCA1 /2

e

MMR

mutações genéticas, bem como 47 não-cancerosas controles familiares não relacionadas. Foram genotipados sete variantes de risco de cancro do ovário descobertos a partir GWAS nestas linhas celulares 121 e estudou suas associações com variações de expressão gênica. Para nosso conhecimento, este é o primeiro estudo do genoma para avaliar as associações entre variações de expressão de mRNA em LCLS de casos de câncer de ovário familiares e GWAS descobriu alelos de risco de cancro do ovário [1] – [3].

Resultados

linhas celulares linfoblastóides foram derivados das amostras de sangue de 74 mulheres não relacionadas com cancro do ovário familial e 47 controles sem câncer un-related recrutados para o GRFOCR (ver Métodos). perfis de expressão gênica foram gerados usando as Illumina humanos BeadChips HT-12 v3 Expressão. Nós filtrou os dados processados ​​incluem a genes com expressão acima do fundo em pelo menos 25% das amostras (n = 121). Um total de 10.435 genes de mRNA foram retidas para análise posterior.

Para cada amostra, os sete variantes identificadas de três cancro do ovário GWAS foram genotipados usando o sistema e Assays-on-Demand StepOnePlus ™ PCR em Tempo Real produtos SNP Genotyping (ver Métodos). Foram avaliadas as potenciais implicações destas variantes GWAS-descobertas no cancro do ovário, através da realização de análise de associação para analisar as correlações entre variações de expressão de mRNA e genótipos variantes. associações significativas foram identificadas através da avaliação das relações entre variações de níveis de expressão de mRNA (com idade e estado de caso-controle ajustado) e genótipos variantes através de 10.000 permutações. O número de associações significativas no limite do nível de permutação de 0,05, 0,01 e 0,001 foram resumidos na tabela 1. A lista das associações significativas topo do ranking selecionados (permutated P ≤ 0,001 e R

2≥0.095) é mostrada na Tabela 2. uma das associações mais significativas é observada entre

rs10098821

e

IER3

gene (permutated P 0,0001).

IER3

, é um gene resposta ao stress-inducible precoce imediato, cujas funções incluem a proliferação celular e regulação da apoptose. Verificou-se que este gene é pró-apoptótica no desenvolvimento de cancro do ovário [15].

rs10098821

explica cerca de 13% da variação no

nível de expressão de IER3

medida pelo r ajustado

2.

Curiosamente, as três variantes do 8q24 lugar, ou seja,

rs10098821

,

rs10088218 Comprar e

rs1516982

, tinham as maiores associações significativas entre todas as sete variantes. No limiar 0,05 permutação, o número de associações significativas com estas três variantes foi 959, 821 e 618. O número foi de 251, 194 e 139, no limiar de permutação mais rigorosas de 0,01, e 38, 25 e 16 no limiar de 0,001 . Estes três variantes compartilham uma série de mRNA significativa associações de expressão gênica. No limiar 0,05 permutação, trezentos e doze mRNAs, que respondem por 33% do mRNA correlacionada com a

rs10098821

, 38% do mRNA correlacionada com a

rs10088218

, e 50% do mRNA correlacionados com

rs1516982

, estão correlacionados com todas as três variantes (Figura S1). Por exemplo, os níveis de

FANCE

(anemia de Fanconi, grupo de complementação E) expressão é significativamente associada com

rs1516982

(P permutated = 8,0 × 10

-4, r ajustada

2 = 10,3%),

rs10098821

(permutado P = 0,0037, r ajustada

2 = 7,0%) e

rs10088218

(permutado P = 0,0312, r ajustada

2 = 3,4%), mas nenhum dos outros quatro SNPs (Figura S2).

observamos dois possíveis

cis

-associations em que a localização genómica variante é dentro de 1 Mb de todo o gene sonda alvo . Um

cis

-Associação é entre

rs10098821

e

c-Myc

gene, que é de 806 kb de distância da variante (P = 0,0198 permutado, Figura 1), e o outro é entre

rs2072590

e

HS.565379

, que é de 697 kb de distância da variante (P = 0,0399 permutado, não mostrado).

rs10098821

explicou aproximadamente 4,0% da variação no

c-Myc

expressão como medido pelo r ajustado

2. Indivíduos com alelos variantes T tem expressão estatística significativamente menor de

c-Myc

em comparação com aqueles sem alelos variantes T.

rs2072590

explicou cerca de 4,4% da variação na expressão

HS.565379

.

HS.565379

expressão de genes com base em EST, foi encontrada a mostrar a expressão específica de tecido no útero e do útero do tumor com base em perfis de [16].

O boxplot mostra a relação entre o log

2 resíduos de

c-Myc

níveis de expressão (ajustados para idade e de caso-controle de status) e do genótipo do

rs10098821

.

rs10098821

explicou aproximadamente 4,0% da variação no

c-Myc

expressão como medido pelo r ajustado

2.

Então, nós investigamos se há existem associações significativas entre estas sete variantes e genes de risco de câncer de ovário conhecidos, incluindo

BRCA1 /2

,

MMR

genes,

p53

,

etc.

não foi observada qualquer associação significativa entre essas variantes e

BRCA1 /2

genes. No entanto, encontramos várias associações significativas entre as variantes e o

MMR

genes e do

gene p53

(Figura S3). Por exemplo, encontramos o nível do

gene MLH1

está significativamente associado à

rs2072590 expressão,

uma variante do 2q31 loci (permutated P = 0,0049, Figura 2).

rs2072590

explicou cerca de 8,3% da variação no

MLHL1 ‘s

nível de expressão. A expressão do

p53

gene está associado à

rs2665390

(P permutated = 0,018, r ajustada

2 = 0,036),

rs1516982

(permutado P = 0,028, r ajustada

2 = 0,035), e

rs10088218

(permutado P = 0,049, r ajustada

2 = 0,025). Além disso, a expressão do

gene MSH5

está significativamente associado à

rs2363956

(permutated P = 0,0056, r ajustada

2 = 0,075).

Os shows boxplot a relação entre log

2 resíduos de

MLH1

níveis de expressão (ajustados para idade e de caso-controle de status) e do genótipo do

rs2072590

.

finalmente, biologicamente para caracterizar os genes de ARNm significativamente associados com GWAS descoberto alelos de risco de cancro do ovário investigados aqui, foi realizada Gene ontologia (GO) análise de enriquecimento de utilizar a ferramenta NCBI DAVID [17] Tal como mostrado na Tabela 3, a lista de significativamente enriquecida GO biológica processos incluem “ciclo celular” (P = 2,59 × 10

-6), “regulação da apoptose” (P = 4,37 × 10

-5), e “morte celular programada” (P = 6,93 × 10

-5). Ao nível da função molecular, os termos GO significativamente enriquecidos incluem “ligação de nucleotídeos” (P = 7,43 × 10

-9), “a ligação ATP” (P = 3,94 × 10

-7) “, de ligação do factor de transcrição “(P = 1,19 × 10

-5) e” actividade helicase DNA “(P = 3,41 × 10

-4).

Discussão

A genética etiologia do câncer de ovário familiar ainda é um mistério. Conhecido mutações no

BRCA1 /2

e

MMR

genes só pode explicar uma pequena parte da agregação familiar de câncer de ovário. Os resultados de estudos recentes GWAS identificaram diversas variantes genéticas comuns que conferem risco para o cancro do ovário [1] – [3]. No entanto, a maioria destas variantes não estão em regiões codificantes de proteínas, de modo que o significado funcional destas variantes é em grande parte desconhecida. O presente estudo apresenta uma tentativa para dissecar a susceptibilidade genética do cancro do ovário familiares, bem como elucidar o significado funcional potencial das variantes de risco identificados a partir de GWAS. Especificamente, investigou as associações entre sete variantes significativos identificados de câncer de ovário GWAS e expressão de mRNA mundial

Como esperado, observou-se um maior número de longa distância (

trans Restaurant -). Do que local (

cis

-) associações. Entre os dois identificados

cis

-associations, a associação entre o

rs10098821

em 8q24 e

c-Myc

é particularmente interessante. variantes comuns em 8q24 ter sido previamente demonstrado para conferir susceptibilidade a vários fenótipos de cancro, incluindo próstata, colo-rectal, da mama e cancros da bexiga [18] – [23], e estudos funcionais anteriores sugeriram que as variantes comuns nesta região pode ser associada com transcricional regulação da

c-Myc

[24] – [25]. A maioria das associações de risco no 8q24 estão localizadas 5 ‘do

c-Myc

, mas os três SNPs mais significativos para a mentira de cancro do ovário em um deserto gene aparente que é 700 kb 3′ do

c-Myc

, sugerindo que ou

c-Myc

pode não ser o gene de susceptibilidade alvo para câncer de ovário ou que variantes nesta região são também capazes de regulação distante do

c-Myc

. Em um estudo anterior [2], Goode et al compararam

expressão de c-Myc

em 48 linhas de células normais ovarianos epiteliais entre indivíduos sem

rs10098821

alelos variantes e aqueles com pelo menos um

rs10098821

alelos variantes. Usando

GAPDH

como o mRNA de referência, eles descobriram que os sem

rs10098821

alelos variantes apresentaram maior

expressão de c-Myc

do que aqueles com pelo menos um

rs10098821

variantes alelos (mediana de expressão relativa: 0,97 vs 0,62). No entanto, a diferença não alcançou significância estatística (P = 0,43). Semelhante a suas descobertas, temos observado que indivíduos sem

rs10098821

alelos variantes tinham níveis significativamente mais elevados de expressão

c-Myc

em comparação com aqueles com pelo menos um

rs10098821

variante alelos (permutado P = 0,0198). Como já indicado acima,

rs10098821

é 3 ‘do

MYC

e situa-se cerca de 0,8 Mb de distância. Como este SNP pode afetar

MYC

expressão ainda é incerto.

Usando estas associações significativas identificadas na análise de caminho, descobrimos que os genes significativamente associados com GWAS descoberto alelos de risco de cancro do ovário são enriquecidos em várias vias biológicas fundamentais, tais como ciclo celular, resposta celular ao estresse /dano, metabolismo energético, da transcrição de ligação do factor,

etc

. genes de cancro do ovário familiares Curiosamente, a maioria conhecidos (

i.

,

BRCA1 /2

e

MMR) são actores fundamentais nessas vias principais. Por exemplo, demonstrou-se que

BRCA1

é o regulador chave na detecção de alterações do ADN /danos e promovendo subsequentemente a paragem do ciclo celular [26]. Embora a nossa análise de associação não pode identificar as funções exatas destes GWAS descoberto variantes, ele fornece uma lista de potenciais caminhos biológicos para os quais pode-se focar na análise futura.

Existem várias limitações para este estudo. Em primeiro lugar, muitos mRNAs são expressos de um modo restrito ao tecido. Os resultados de LCLS neste estudo são provavelmente para representar um pequeno subconjunto de variações de expressão de ARNm. Além disso, a nossa capacidade para estudar a genética da expressão de ARNm é limitado pelo facto de só investigados sete variantes na análise, embora estes sete variantes têm sido associados com o risco de cancro do ovário na recente GWASs. Em segundo lugar, os efeitos sobre a abundância de transcrição podem ser sutis e, portanto, abaixo do limiar de sensibilidade da plataforma de microarray, e o tamanho da amostra em nosso estudo é relativamente pequeno. Em terceiro lugar, existe uma preocupação sobre o que os resultados realmente significam quando se mede a expressão em tecido não-tumoral a um único ponto no tempo. O objetivo final do nosso estudo é identificar os determinantes genéticos herdados de expressão de mRNA em tecidos normais, em vez de alterações somáticas de expressão gênica mRNA em tecidos tumorais. Estudos têm mostrado que, pelo menos parte da expressão do gene ARNm é geneticamente determinada. Portanto, mesmo em um ponto de tempo único em tecido não-tumoral, que observamos a partir deste estudo ainda proporciona informação útil sobre como a expressão de ARNm é regulada geneticamente. Adiante, certos efeitos só podem ser revelados em certos contextos, tais como perturbação de um percurso específico, e pode ocorrer através de alterações na transcrição de gene mediada por alterações na microARNs ou RNAs não-codificantes, em vez de através de efeitos directos sobre os genes. Nestes casos, os ensaios alternativos será necessária para implicar estes genes. Finalmente, as associações significativas não são ainda caracterizados funcionalmente uma vez que todas as associações de topo são trans associações. Até agora, ainda há falta de métodos experimentais estabelecidas para avaliar trans-regulação entre SNPs e expressão do gene.

Para o melhor de nosso conhecimento, este estudo fornece a primeira avaliação da variação do nível de expressão de mRNAs humanos maduros em LCLS de pacientes com câncer de ovário familiares e controles independentes saudáveis. Mais estudos são necessários para identificar as causas genéticas e as consequências biológicas relacionadas com as associações significativas identificadas. associações significativas identificadas neste estudo podem potencialmente facilitar uma melhor compreensão da etiologia genética de câncer de ovário familial.

Materiais e Métodos

Estudo da População

Este estudo foi aprovado pelo Institutional Research Board (IRB) do Roswell Park Cancer Institute. consentimentos informados por escrito ter sido obtido de todos os sujeitos do estudo. Dados e amostras de mulheres com câncer de ovário e seus parentes que estavam livres do câncer foram obtidos a partir da Radner Familial Cancer Registry Gilda ovário (GRFOCR). Setenta e quatro mulheres não relacionadas com cancro do ovário familial foram incluídos neste estudo como os casos. Eles foram identificados a partir de famílias com cancro do ovário herdado em que pelo menos dois parentes de primeiro ou segundo grau tiveram cancro epitelial do ovário diagnosticado em qualquer idade. Todas as mulheres eram não-portadores de

BRCA1 /2

ou

MLH1 /MSH2

mutações. Ao longo do tempo, diferentes métodos têm sido utilizados para determinar o estado de mutação de

BRCA1 /2

em amostras GRFOCR. Para amostras coletadas antes de 2002, estado de mutação foi determinada pela triagem de todas as exons e junções intron /exon emenda de

BRCA 1/2

por uma combinação de SSCP e análise HD. Além disso, o exão 11 do

BRCA1

foi analisada pelo teste da proteína truncada para códon de parada gerar mutações. Se foram encontradas alterações, o fragmento alterado foi sequenciado. Desde 2002, utilizou-se a sequenciação de exons e junções de união. Nos últimos 5 anos, todas as amostras (antigos e novos) não mostram uma mutação foram analisadas para

BRCA1

rearranjos em grande escala. Os controles sem câncer de GRFOCR eram parentes da família dos casos, incluindo mães, irmãs, sobrinhas,

etc.

No entanto, neste estudo, optou-se por usar controles não relacionados. controles independentes são mulheres que não são parentes de quaisquer casos utilizados neste estudo. Quarenta e sete controles não relacionados foram incluídos. Os casos e controles foram pareados em gênero e raça. Todos os casos e controles eram mulheres brancas. A média de idade no momento do diagnóstico de câncer para os 74 casos foi de 47 (variando de 21 a 85), enquanto a idade média para os 47 controles no momento da inscrição no GRFOCR foi de 58 (variando de 26 a 89). Todos os sujeitos do estudo doado amostras de sangue quando eles foram inscritos no GRFOCR. LCLS foram estabelecidos por transformação EBV utilizando linfócitos isolados a partir das amostras de sangue. O estudo foi aprovado pelo conselho IRB institucional.

linfoblast�de linhas celulares (LCLS) Cultura e RNA Extração

LCLS foram mantidas em RPMI 1640 (Gibco BRL) suplementado com soro fetal bovino a 15% e antibióticos, a 37 ° C, 5% de CO

2 condição atmosférica e 95% de humidade. Os ARNs totais foram isolados a partir celulares, utilizando o reagente TRIzol LCLS de acordo com os protocolos fornecidos pelo fabricante (Invitrogen Corp., Carlsbad, CA, EUA). ARNs purificados foram ainda processadas para remover qualquer ADN (kit de DNA-free, Ambion, Inc., Austin, TX, EUA) contaminante. A qualidade ea quantidade do RNA foi avaliada por 260/280 escala utilizando NanoDrop espectrofotometria (NanoDrop ND-1000 Technologies Inc.) e Agilent 2100 Bioanalyzer (Agilent Technologies).

Análise Genotipagem para Ovarian Cancer Risk alelos

Sete SNPs, os quais são identificados a partir de 3 cancro do ovário GWAS, foram incluídos na análise genotipagem. Eles são

rs3814113

em 9p22.2,

rs2072590

em 2q31,

rs2665390

em 3q25 no intron de TCDD-inducible poli (ADP-ribose) polimerase (

TIPARP

) gene,

rs2363956

em 19p13 na repetição de anquirina e domínio LEM contendo 1 (

ANKLE1

) gene,

e rs10088218

,

rs1516982

, e

rs10098821

em 8q24.21.

rs2363956

é um SNP nonsynomous o que leva a uma alteração de aminoácido para Leu Trp. análise de genotipagem foi realizada por meio do sistema StepOnePlus ™ Real Time PCR e ensaios de-on-demand produtos SNP Genotipagem para cadeia da polimerase discriminação alélica reacção fluorogênico (Applied Biosystems). Cada placa de reacção de PCR incluiu controlos negativos, controlos positivos e amostras desconhecidas. As freqüências alélicas menores para cada SNP nos casos e controles não relacionados foram 0,346 /0,298 (P = 0,65) para o

rs3814113

, 0,3 /0,368 (P = 0,84) para o

rs2072590

, 0.081 /0,060 (P = 0,60) para o

rs2665390

, 0,149 /0,107 (P = 0,13) para o

rs10088218

, 0,167 /0,119 (P = 0,06) para o

rs1516982

, 0,127 /0.071 (P = 0,07) para o

rs10098821

e 0,432 /0,488 (P = 0,20) para o

rs2363956

. Os dados de genotipagem foram depositados em Gene Expression Omnibus NCBI (GEO) com o número de acesso GSE37582.

Gene Expression Microarray

Duas centenas de nanogramas de RNA total de cada amostra foram rotulados e hibridizados em Illumina humana BeadChips HT-12 v3 expressão de acordo com as recomendações do fabricante (Guia de Expressão Illumina todo o genoma Gene). Os perfis de expressão foram depositados em Gene Expression Omnibus NCBI (GEO) com o número de acesso GSE37582.

Análise Estatística

A intensidade bruta do HT-12 de matriz v3expression Illumina humano foi digitalizado e extraído usando BeadScan, com os dados corrigidos pela subtração de fundo no módulo GenomeStudio. O pacote de lumi no pacote Bioconductor-R com base foi usada para normalizar o log

2 dados de intensidade transformados usando o algoritmo de normalização Quantil. Para o controlo de qualidade de dados, excluímos as sondas de detecção com valor de P 0,05 (os valores de p foram gerados em software BeadStudio) em, pelo menos, 25% (n = 121) das amostras. Um total de 10.435 genes de ARNm passou o passo de controlo da qualidade e foram usadas para análise a jusante. A associação do SNP genótipo com resíduos de nível de expressão ajustados para idade e estado de caso-controle foi calculada utilizando o modelo de regressão linear, tal como descrito antes (27). Dez mil permutações dos fenótipos de expressão relativa aos genótipos foram realizadas SNP (28-29). Para derivar P-valores ajustados para testes múltiplos, determinou-se a percentagem de vezes em 10.000 permutações que o P-valor observado foi excedido na análise dos dados permutada.

Informações de Apoio

Figura S1.

diagrama de Venn mostra as sobreposições de genes de ARNm significativamente (permutado P 0,05) associados com três GWAS descoberto SNPs de locus de 8q24.

doi: 10.1371 /journal.pone.0047962.s001

(TIF)

Figura S2.

associações significativas entre os genótipos das três variantes em 8q24 lócus e

Fance

fenótipos de expressão. O boxplot mostra a relação entre log

2 resíduos de

Fance

níveis de expressão (ajustados para idade e de caso-controle de status) e do genótipo do

rs1516982

(superior, permutated P = 8,0 × 10

-4, r ajustada

2 = 10,3%),

rs10098821

(médio, permutated P = 0,0037, r ajustada

2 = 7,0%) e

rs10088218

(parte inferior, permutated P = 0,0312, r ajustada

2 = 3,4%)

doi:. 10.1371 /journal.pone.0047962.s002

(TIF)

Figura S3.

associações significativas entre os genótipos variantes e

p53

fenótipos expressão. O boxplot mostra a relação entre log

2 resíduos de

p53

níveis de expressão (ajustados para idade e de caso-controle de status) e do genótipo do

rs2665390

(superior, permutated P = 0,0181 , r ajustada

2 = 3,6%),

rs1516982

(médio, permutated P = 0,0279, r ajustada

2 = 3,5%) e

rs10088218

(parte inferior, permutated P = 0,0494, r ajustada

2 = 2,5%)

doi:. 10.1371 /journal.pone.0047962.s003

(TIF)