Abstract

O câncer de próstata (PCA) é uma doença mundial causando um grande número de mortes todos os anos. Estudos recentes indicaram a via /ERK RTK pode ser um percurso-chave no desenvolvimento de CaP. No entanto, a associação exata eo mecanismo baseado em evolução permanecem obscuros. Este estudo foi realizado através da combinação de genotípicas e fenotípicas dados do Consórcio chinês para Prostate Cancer Genetics (ChinaPCa) com bancos de dados relacionados, tais como o Projeto HapMap e Genevar. Nesta análise, a expressão de análise Quantitative Trait Loci (eQTLs), a seleção natural e análise de caminho com base em genes estavam envolvidos. A análise via confirmada a relação positiva entre o risco CaP e vários genes-chave. Além disso, em combinação com a selecção natural, parece que 4 genes (EGFR, erbB2, pTK2, e RAF1) com cinco SNPs (rs11238349, rs17172438, rs984654, rs11773818, e rs17172432), especialmente rs17172432, pode ser factores cruciais no desenvolvimento de CaP. Os resultados indicam que a via RTK /ERK sob seleção natural é um elo fundamental no risco de CaP. O efeito conjunto dos genes e loci com seleção positiva pode ser uma das razões para o desenvolvimento de CaP. Lidar com todos os fatores simultaneamente pode dar dicas sobre a prevenção ea ajuda em predizer o sucesso de terapias potenciais para CaP

Citation:. Chen Y, Xin X, Li J, Xu J, Yu X, Li T, et ai. (2013) RTK Pathway /ERK sob Natural Selection Associated com câncer de próstata. PLoS ONE 8 (11): e78254. doi: 10.1371 /journal.pone.0078254

editor: Antimo Migliaccio, II Università di Napoli, Itália |

Recebido: 29 de maio de 2013; Aceito: 10 de setembro de 2013; Publicação: 04 de novembro de 2013

Direitos de autor: © 2013 Chen 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 estudo foi apoiada por doações do Programa Nacional de Key Projeto Básico Research (973 Programa) (2012CB518303), o National Natural Science Foundation da China (81060213, 81272853), Guangxi Natural Science Foundation (2011GXNSFB018100) e Pós-Doutorado Fundo Sustentação da China (2012M511886). 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

Como um dos cancros mais destrutivos em todo o mundo [1], o cancro da próstata (PCA) está aumentando de acordo com estatísticas de câncer recentes nos Estados Unidos [2] – [4]. Embora as taxas de mortalidade continua a diminuir (declínio de 1,9% de 2000 a 2008 por ano), 238,590 novos casos pode ser descoberto, com uma taxa de mortalidade de 12,5% [5]. Na Europa, a incidência triplicou nos últimos 40 anos, com cerca de 328.000 homens diagnosticados com câncer de próstata em 2008 [6]. A fim de identificar o papel potencial dos factores genéticos no desenvolvimento de CaP, vários estudos recentes têm-se baseado na análise ao nível do gene. Recentemente, um dos métodos mais eficazes, um estudo de associação do genoma (GWAS), foi usado para realizar análises de polimorfismo de alto rendimento SNP que poderia revelar loci significativo que influenciam a doença. No entanto, ao mesmo tempo, com os seus padrões rigorosos e análise baseada no SNP, alguma informação útil potencial pode ser ignorado. Assim, a realização de um estudo mais aprofundado, que pode revelar uma informação mais completa, parece ser importante.

Considerando a complexidade dos factores indutores de doenças, especialmente do cancro, a transmissão de vias de sinalização de entrelaçamento e de sinal de célula envolvida em actividades biológicas, tais como a sobrevivência celular, o desenvolvimento, a apoptose e [7] – [9] pode tornar mais clara a patogénese. Como uma das vias de cancro cruciais, a via de RTK /ERK é dito ser um dos links importantes no desenvolvimento do cancro, que contém um número de genes (EGFR, EGF, CCND1, MAPK3, etc). Nesta via, as quinases de tirosina receptoras (RTKs) representam receptores ligados a enzima, que regulam a proliferação e diferenciação celular, a migração celular e promover a sobrevivência e modular o metabolismo celular, em resposta a estímulos extracelulares [10] – [12]. No entanto, a fim de provocar a maioria das funções da via de RTK, a proteína-quinase activada por mitogénio efectora essencial (MAPK) cascata precisa de ser activado, composto da Raf, MEK, e extracelular quinase regulada por sinal (ERK) quinases (conhecidas como a ERK cascata). Com a activação da cascata de MAPK, um sinal a partir de um receptor na superfície da célula para o ADN no núcleo da célula é transferido por proteínas que influenciam a regulação, transcrição e a síntese de genes [13], [14]. Assim, o crescimento de um organismo, a angiogénese, e carcinogénese estão todos envolvidos com as funções essenciais da via de RTK.

PCA é uma das doenças malignas mais comuns em todo o mundo. Sua alta taxa de morbidade e mortalidade trazer prejuízos enormes. Assim, estudar a patogênese da CaP parece extremamente urgente, incluindo a determinação de quais fatores genéticos pode ser significativo no processo. Resumindo estudos recentes, o caminho pode ser um fator vital no desenvolvimento e progressão do CaP. Em 2007, Caraglia M et al. [15] verificaram que o ácido zoledrónico (ZOL) e R115777 inibidor da farnesil-transferase (FTI, Zarnestra) foram sinérgico em destruir os percursos de sobrevivência Ras /Erk e Akt e diminuir a fosforilação de ambas as proteínas Bcl-2 e maus mitocondrial e activação de caspases, que levou-se tanto a inibição do crescimento e apoptose em células de adenocarcinoma de próstata. Além disso, Milone et ai. [16] estudaram o ZOL ainda mais, o que sugeriu a via de p38-MAPK desempenhou um papel fundamental na indução de um fenótipo mais agressivo e invasivo e resistindo à ZOL. Além disso, o nosso enriquecimento caminho anterior e gene meta-análise de Gene Set Análise de Enriquecimento (GSEA) [17] sugeriu que os genes expressos significativamente foram localizados no caminho RTK /ERK.

Enquanto isso, estudos recentes descobriram naturais selecção nos genes e redes baseadas em populações [18] – [19], o que deu uma nova visão ao nível evolutivo na patogênese de doenças. No entanto, não existem estudos relacionados revelaram a potencial relação entre a via de RTK /ERK sob seleção natural e risco CaP. Alertado por isso, o presente estudo foi realizado.

Este estudo foi baseado na função de papel-chave da via /ERK RTK, o banco de dados HapMap e nosso próprio estudo de dados GWA sobre o risco de CaP. Nesta análise, nós exploramos o caminho através de vários métodos: (1) análise de associação entre polimorfismos do gene na via RTK-ERK e PCA; (2) teste de percurso com base em genes; e (3) a seleção natural positiva e expressão de características quantitativas loci (eQTLs) análise. Combinando todos esses análises eficazes, este estudo pode nos dar uma compreensão mais abrangente da via RTK /ERK baseado em genes e análise de SNP, que iria nos ajudar a descobrir loci ou genes cruciais potencial e dar uma visão ampla sobre o tratamento, prevenção, e previsão de Pca.

Materiais e Métodos

os sujeitos do estudo

as análises deste estudo basearam-se principalmente sobre o Consórcio chinês para Prostate Cancer Genetics (ChinaPCa) GWAS, o Projeto HapMap (https://www.hapmap.org) e outros bancos de dados (NCBI36). Indivíduos no ChinaPCA eram do sexo masculino chineses han recrutados a partir do sudeste da China. Eles vieram de diferentes áreas, incluindo Xangai, Suzhou, Província de Guangxi, Nanjing, etc. Houve 1417 casos baseados em hospitais que foram confirmados para ter histologicamente câncer de próstata primário e 1008 controles de saúde que tinham sido submetidos a exame físico de rotina em hospitais locais. As suas características são apresentados na Tabela 1. A amostra de sangue foi obtida a partir de cada sujeito para a extração de DNA quando o consentimento foi obtido. Com base na nossa análise via, 50,459 SNPs polimórficas foram potencialmente envolvidos. Todos os genes foram estendidas 100 kb do início ao fim, a fim de garantir a todos os loci na via foram incluídos. dados epidemiológicos e clínicos abrangentes foram coletados por meio de questionários padronizados e para o diagnóstico CaP associado. informação essencial foi incluído, como a idade, o nível do PSA, o registro do câncer, e outro dado relacionado. Todos os detalhes foram dadas em Jianfeng Xu et al. [20].

Além disso, as fases HapMap Projeto II e III também foram aplicados no estudo, combinando-os com o ChinaPCA. Considerando a estreita afinidade entre genes semelhantes, foram selecionadas 60 amostras independentes para a nossa análise para o CEU e YRI. Enquanto isso, a CHB (Han chinesa de Pequim) e JPT (japonês de Tóquio) foram reunidas com 89 indivíduos asiáticos não-afinidade, referida como a ASN. Neste estudo, o número de SNPs em cada população foram 791.208 (ASN), 849.575 (CEU), e 885.926 (YRI) [21] – [23].

As associações entre polimorfismos do gene dos RTKs-ERK via e câncer de próstata

Como uma via importante no desenvolvimento do câncer, a via RTKs-ERK poderia facilmente provocar o cancro quando suas proteínas tornam-se mutado. Muitos genes são conhecidos por estar envolvidos nesta via, com algumas aqueles relacionados ainda não descobertas. Em nosso estudo, foram incluídos quase todos os genes conhecidos na via para análise, compreendendo 40 genes: EGF, EGFR, PDGF, VEGF, MAP2K1, CCND1, e outros localizados de cada cromossomo. A fim de garantir que todos os SNPs da via foram incluídos, foi amplificado o comprimento dos genes em ambos os sentidos para 100 kb. Finalmente, cerca de 50.000 SNPs foram envolvidos. Com estes SNPs, foram realizados testes de associação sistemáticos para o risco de APC, incluindo testes de associação-SNP única e um teste de associação via à base de gene. Um modelo de regressão logística implementada em Plink [24] foi aplicado para testar as associações entre os polimorfismos seletivos SNP e PCA com a covariável de idade.

Produto

No teste de percurso com base em genes, o grau de adaptação truncado (ARTP ) método foi aplicado. ARTP método foi proposto por Yu K et al. [25], e o método foi baseada na classificação adaptativa estatística produto truncado para combinar evidência de associações mais de SNPs e diferentes genes dentro de uma via biológica. É principalmente poderia ser dividido em dois passos: primeiro, a evidência associação entre um gene e o resultado foi obtido com a síntese padronizada; segundo, combinar estes valores P de nível gene em uma estatística de teste para a associação da doença da via. Como um método estatístico poderoso, ARTP pode remediar as deficiências do método de classificação truncado produto (RTP), em que o produto dos valores de P mais significativos K foram utilizadas como o resumo estatístico [26]. De acordo com o método, a potencial associação significativa entre os genes, caminho, e doenças relacionadas podem ser revelados. Neste estudo, os SNPs com a associação significativa (

P Art 0,05) foram coletados na análise ARTP à base de gene. Além disso, 10.000 permutações foram incluídos na análise, a fim de tornar as estatísticas mais convincente.

Natural loci de selecção positiva e análise eQTL

Embora o estudo GWA indicaram que um certo número de SNPs foram associados com cancro da próstata, uma análise de haplótipos da área não poderia ser incluído, que pode negligenciar possível loci relacionados. No entanto, as interações em termos das conseqüências funcionais e história evolutiva desses loci permanecem largamente desconhecidos. Recentemente, vários estudos têm proposto selecção natural positiva com base na análise de haplótipos em várias populações [27] – [28]. regiões candidatas que estão experimentando selecção positiva poderia ser identificada por um número de métodos estatísticos sofisticados. Neste estudo, foi aplicada a pontuação integrada haplótipo (IHS), que foi desenvolvido em 2006 [23], [29]. Esta estatística de teste foi dito para selecionar potencial loci selecção positiva com um limiar empírico de 2 ou 1.65. pontuação iHS é derivado a partir da estatística estendida haplótipo homozigotia (EHH) [30], que mede a deterioração da identidade de haplótipos que possuam um alelo especificado “núcleo”, numa extremidade. Diz-se que quando um alelo aumenta rapidamente na freqüência devido à seleção forte, ele tende a ter altos níveis de homozigose de haplótipos, que se estende muito mais longe do que o esperado sob um modelo neutro. Combinando com o EHH, Voight et ai. [23] propôs a EHH integrado (Ihh), que é dividido em IHH

A e IHH

B com a limitação de computação com respeito a um alelo ou derivado núcleo ancestral. Além disso, considerando a influência da frequência alélica no SNP núcleo, Voight et ai. melhorou a análise de dados. E pontuação iHS foi realizado com todos os SNPs com menor freqüência do alelo 5% que eram tratados como SNPs do núcleo. Quanto aos resultados, ambos os escores IHS extremamente positivos e extremamente negativas seria potencialmente interessante.

Em nosso estudo, a ferramenta baseada na Web Haplotter [30] foi aplicado para identificar pontuações IHS desde a fase de HapMap II durante três diferentes populações (ASN, CEU e YRI). Considerando os vários locais físicos de diferentes bases de dados, o número de RS para todo o SNP na via de RTKs-ERK foi seleccionado. De acordo com estes resultados, os valores de IHS derivados com a fase HapMap Projeto II foram confirmados. Além disso, Plink foi usado para explorar a associação entre o ChinaPCA e genótipos emparelhados em todas as amostras na via. Um modelo de regressão logística foi utilizado com o valor de PSA e a covariável foi a idade. Na base do SNP (RS), as pontuações IHS e p-valores para as associações foram combinados. O SNPs, que estavam a ser dito associações significativas, foram coletadas. Entretanto, considerando a robustez dos sinais de seleção, continuamos a realizar uma abordagem baseada no gene. Nesta análise, uma janela de 50 SNPs centradas em cada gene mais próximo do SNP índice foi criado. Os alvos candidatos da seleção foram definidos para estar no máximo de 10% da distribuição empírica para o número de SNPs significativos.

Quando ele veio para o loci expressão de características quantitativas (eQTLs) análise, não só cis mas tran -, os SNPs esquerda com | foram incluídos 2. cis-eQTL individuais considerados todos os sinais de associação de SNPs dentro de 1 Mb para cima e para baixo-stream, e trans eQTLs foram identificados como sendo associado com SNPs localizados superior a 1 Mb a partir do conjunto de sonda. A correlação com a expressão do gene nas proximidades estava disponível na base de dados Genevar eQTL como medido por sondas (https://www.sanger.ac.uk/resources/software/genevar/). O HapMap III com 726 indivíduos (CEU, CHB, GIH, JPT, LWK, MEX, MKK e YRI), Genebra com 75 indivíduos (três tipos de amostras: fibroblastos, linha de células linfoblastóides, e células T) e MUTHER gêmeos saudáveis ​​do sexo feminino com três tipos de tecido adiposo (166, 156 da linha de células linfoblastóides, e 160) foram recolhidas da pele nesta análise. Um modelo de regressão linear foi utilizada tomar a distribuição dos níveis de expressão entre os genótipos normalizados em consideração. E um limite de significância

P

. 0,05 com permutações 10.000 vezes foi aplicada para evitar associações falsos positivos

Todas as análises foram realizadas utilizando software Statistical Analysis System (SAS) (versão 9.0; SAS Institute, Cary, NC, EUA) e Plink. Todos os testes estatísticos foram dois lados.

Resultados

Como uma via fundamental na carcinogênese, a via RTKs-ERK poderia influenciar a célula, tecido e organismo directamente por mutações em suas proteínas, o que faria bloquear a transmissão normal de sinal a partir do meio extracelular para o ADN. Nos últimos anos, muitos estudos têm incidido sobre esta via para a patogênese e tratamento de doenças, especialmente câncer. Com base dos genes e SNPs desta via, o estudo foi realizado com o loci selecção positiva e análise eQTL envolvido.

associação de nível SNP e classificação do produto truncado com base em genes (ARTP)

Foi testada a associação entre cada SNP e risco de CaP usando um modelo de regressão logística após ajuste para idade (Tabela S1). Os resultados mostraram que 317 loci alcançado o valor limiar de significância (

P

0,05). Quando ele veio para os genes da via RTKs-ERK, três SNPs (rs1815009, rs3743250 e rs3743249) em IGF1R apresentados com ideal

P

-Valores (2,84 × 10

-4, 2,98 × 10

-4, e 4,35 × 10

-4), que estavam no exão na UTR-variant-3-prime. Além disso, ERBB2 com seis loci (rs2517959, rs2643194, rs2517960, rs2088126, rs903506 e rs2643195) e CCND3 com três loci (rs115597780, rs149917140 e rs4331978) foi dito ser significativa no risco CaP considerando sua

P

-Valores.

Após a análise ao nível de SNP, testou-se a via na base do método ARTP-nível do gene. Foram selecionados quase todos os genes envolvidos na via, com 4276 SNPs atingindo significância após o modelo de regressão logística (

P Art 0,05) com 10.000 permutações. O gene com base

P

-Valores derivadas de métodos ARTP foram significativos para genes ERBB2 (

P

= 0,0034), pTK2 (

P

= 0,0043), FLT1 (

P

= 0,0251), RAF1 (

P

= 0,0173), BIRC2 (

P

= 0,0089), KDR (

P

= 0,0477), e CCND1 (

P

= 0,0394). Enquanto isso, a estatística de teste de nível pathway foi estatisticamente significativa com um

P

-valor de 0,0065 (Tabela 2).

Natural loci seleção positiva e relacionados eQTL

Com base no Haplotter ferramenta baseada na web, foram obtidos valores de IHS para todos os três diferentes grupos étnicos (ASN, CEU, e YRI) em fase de HapMap II. Considerando nossas amostras asiáticos, valores IHS em ASN foram selecionados de acordo com o número de SNP nos dois conjuntos de dados. A fim de analisar os dados de forma abrangente, definiu-se o limiar de 0,05. Além disso, | IHS | 1,65 foi usado no passo seguinte de selecção. Em seguida, 26 SNPs entrou em vista, que se concentraram principalmente em dois genes, EGFR (na via) e MKRN2, localizados nos cromossomos 7 e 16, respectivamente (Tabela 3). Os valores máximos de | IHS | atingiu 2.967 para rs17172432 (EGFR) com cis-eQTL (

P

= 0,0424, JPT). Além disso, os resultados sugeriram a associação com o risco CaP foi focada principalmente em EGFR. Depois de selecionar o potencial loci seleção natural, identificamos os genes com a seleção na Tabela 4. Os genes foram os seguintes: IGF1 (CEU), EGFR (ASN), ERBB2 (YRI), SHC1 (ASN) GRB2 (ASN e CEU), RAF1 (ASN), MAP2K1 (YRI), pTK2 (CEU), e PDGFB (ASN). Com estes haplótipos e gene análises sobre a loci selecção positiva, o EGFR foi identificado novamente, portanto, sugeriu que o gene pode potencialmente desempenhar um papel importante no desenvolvimento e progressão do CaP.

eQTL a análise foi realizada com os SNPs propostas de acordo com o método de Sanger baseado em três bases de dados diferentes: HapMapIII, MUTHER gêmeos saudáveis ​​do sexo feminino e indivíduos Genebra GenCord. Os resultados positivos são apresentados na Tabela S2, em que são oferecidos os cis-eQTL e tran-eQTL com os genes relacionados. associações significativas foram recolhidos. Os SNPs adicionais resultados indicados na via pode ter tanto cis-regulação e trans-regulação nos genes em si e nas proximidades (rs11238349, rs17172438, rs984654, rs11773818 e rs17172432) (Tabela 5). No entanto, as funções não poderia ser repetido em todas as amostras HapMap derivadas de linfócitos semelhantes, diferentes tipos de células ou gêmeos, que sugerem influências específicas nas diferentes amostras.

Discussão

Descrição

PCA é uma doença em todo o mundo que causa enormes prejuízos a cada ano considerando a sua alta morbidade e mortalidade. Recentemente, muitos estudos têm-se centrado sobre a função das vias de regulação no desenvolvimento e progressão de doenças relacionadas, especialmente para cancros, [31] – [32], o que poderia fornecer uma maneira para terapia-alvo [33] – [34]. Neste estudo, foi proposto que o caminho /ERK RTK poderia influenciar vários tipos de câncer, incluindo APC, quando as proteínas relevantes são mutantes. Com base nessa hipótese, foi analisada a associação entre esta via eo risco de CaP. Combinada com a selecção positiva, o método eQTL, análise de associação de nível SNP, e uma análise de via com base em genes, nós descrevemos o estado fundamental da via com respeito a CaP. Nossos resultados sugerem a via RTK /ERK tem o potencial de ser um fator chave que regula o desenvolvimento e progressão da APC, como tínhamos determinado antes [17]. De acordo com a análise que realizamos, muitos genes foram disse ser significativo associado com o risco de CaP. Depois de combinar todos os genes propusemos 4 genes (EGFR, ErbB2 pTK2 e RAF1) com cinco SNPs (rs11238349, rs17172438, rs984654, rs11773818 e rs17172432) como os principais factores que influenciam CaP. Neste estudo, sugere-se muitos genes na via são significativos, especialmente EGFR, erbB2, pTK2, e RAF1, que não só foram associados com risco CaP, mas também sob a selecção natural. Este estudo foi baseado na teoria de seleção natural para descobrir selecção positiva potencial na via associada ao risco de CaP e deu-nos novas perspectivas em estudar a relação entre esta via ea doença.

análise Loci-genes e câncer de próstata

Como um dos genes significativos, EGFR foi provado ser importante no risco de CaP. O gene localizado no Chr7p12 também foi determinada como sendo erbB1, um membro da família HER /ERBB /EGFR de receptores. Estudos recentes revelaram sua estreita relação com cânceres [35] – [36]. Através de ambos os homo- e heterodiméricas seus complexos, foram induzidas a proliferação celular, motilidade, e invasão. Além disso, foi revelado que obstruindo a expressão e a actividade de membros da família HER-poderia prevenir a neoplasia humana [37]. Portanto, os anticorpos monoclonais anti-EGFR específicas poderiam inibir o crescimento celular e regular negativamente os genes relacionados, que podem reduzir o desenvolvimento de CaP [38]. Tal como o outro membro da família, ERBB2, um proto-oncogene conhecido localizado no braço longo do cromossoma humano 17 (17q12), é sobre-expresso em cancros, tais como cancro da mama, com uma amplificação de cerca de 30% ou a sobre-expressão do gene. A sobre-expressão do gene pode conduzir doença agressiva, o que representa um potencial alvo terapêutico [39] – [40]. Estudos recentes têm sugerido que o EGFR ou ERBB2 contribuir para o cancro da próstata (PCA) progressão, ativando o receptor de andrógeno (AR) em condições hormonais pobres [41]. Em 2001, Chen L et ai. [42] sugeriu que a inibição dupla EGFR /HER2 combinada com a terapia de retirada de androgénio podia sensibilizar células de cancro da próstata para a apoptose. Além disso, pTK2 também foi sugerida para ser associado com o desenvolvimento do cancro. Conhecido como quinase de adesão focal (FAK), pTK2 era uma cinase de proteína associada a adesão focal envolvida na adesão celular. J Lacoste et al. [43] apresentou FAK necessário para a motilidade celular da APC e melhorar metástase. Sumitomo M et al. [44] indicada endopeptidase neutra (NEP) poderia inibir a fosforilação de FAK na tirosina, o que contribui para a invasão e metástases de células PC através de várias vias. Além disso, foi proposto na análise que um proto-oncogene conhecido, RAF1, pode desempenhar um papel-chave na carcinogénese entre os seres humanos [45] – [46]. Ele é um membro da família da cinase Raf de serina /proteínas quinases específicas de treonina-, em que os seus irmãos quinase B-Raf foi o principal jogador na carcinogénese em humanos. Aproximadamente 20% de todas as amostras de tumores humanos examinados exibir um gene B-Raf mutante [47]. Recentemente, Ren et al. [48] ​​sugeriu o gene da RAF pode ser o principal contribuinte na activação da via de Ras /RAF /MEK /ERK em CaP chinês. Keller et al. [49] e Escara-Wilke et ai. [50] que a referida proteína inibidora da quinase Raf (RKIP) poderia ser um factor promissor em terapia. Em resumo, concluímos de nossa análise que quatro genes (EGFR, ErbB2 pTK2 e RAF1) submetidos a seleção positiva pode ser importante na regulação do desenvolvimento PCA através de vários mecanismos. Combinado com a estreita relação entre APC e estes genes, que sugeriu que estes quatro genes pode ser a chave na via de RTK /ERK. Através de adesão, transdução de sinalização celular, regulação de genes relacionados, e auxiliando gene-gene ou interacções proteína-proteína, o desenvolvimento, progressão e prognóstico de cancros pode ser regulada. Os quatro genes poderiam ser os alvos mais promissores para a terapia no tratamento da APC, especialmente em virtude dos seus efeitos combinados

.

Nesta análise, os quatro genes (EGFR, ErbB2 pTK2 e RAF1) propusemos estavam sob a seleção natural, que apoiou os pontos de vista que apresentamos acima. Existem três tipos diferentes de seleções naturais: seleção positiva, seleção negativa, e seleção de balanceamento. Diferentes tipos de selecção iria orientar o desenvolvimento ou purificação das espécies, em que a seleção positiva ou negativa poderia ser mais importante. Ao nível dos loci e genes, apresentamos as condições de evolução para a via RTK /ERK. De acordo com os seus limiares sugestivos (| iHS | 1,65), foram selecionados loci positivo. Depois de combinar a análise associada eo método eQTL, cinco SNPs (rs11238349, rs17172438, rs984654, rs11773818 e rs17172432) foram identificados como o loci significativo que pode desempenhar um papel fundamental no risco Pca. Acompanhando a pesquisa recente, estes loci foram disse a ser os principais fatores possíveis no risco de câncer. Em 2009, Dong et al. [51] estudaram o papel do crescimento, diferenciação, e os genes de apoptose na regulação do cancro renal, o que implicava o rs11238349 no EGFR pode ser estatisticamente significativamente associados com o risco de cancro renal. Ao mesmo tempo, Hong et al. [52] apresentou o potencial associação significativa nos loci de EGFR (rs11773818 e rs17172432) eo risco de câncer de mama, embora sem réplica, em sua análise estágio II. Considerando a relação destas SNPs com outros tipos de cancro e a função da angiogénese para o gene de EGFR, inferiu-se que os SNPs que proposto pode ser associado com a metástase de APC, para o rim, mama e outras vísceras.

Com os efeitos de selecção naturais, os quatro genes parece ser mais importante na regulação do desenvolvimento e progressão de Pca com base na análise da população humana usando desequilíbrio de ligação (LD) métodos baseados. As explicações para o desenvolvimento do CaP pode estar associada com a evolução no nível do locus de gene-e. Além disso, combinada com a análise de caminho com base em genes e método de evolução molecular, nós não só explicam o papel-chave da via no desenvolvimento da APC, mas também ganhou uma nova visão sobre o papel potencial da evolução molecular na via.

Limitação

O estudo apresentado combinando várias análises tem algumas limitações. Em primeiro lugar, há um grande número de critérios para avaliar a selecção natural na população. Como apenas uma dessas medidas, a IHS pode ser limitado na estimativa. Em segundo lugar, o eQTL e seleção positiva foram baseadas nas bases de dados disponíveis, o que tornou difícil evitar deficiências nos resultados. Finalmente, toda análise estatística deve confirmar os desvios. Assim, a associação verdadeira requer mais pesquisas.

Conclusões

Em conclusão, o câncer de próstata é uma doença em todo o mundo que traz prejuízos incalculáveis ​​para a saúde e para a economia. A via RTKs-ERK foi dito ser um elo importante no desenvolvimento e progressão deste câncer. Combinando a selecção natural, análise de caminho com base em genes, e outra análise associado, foi proposto que a via foi significativamente relacionado com o risco de APC, em que a mutação do EGFR, erbB2, pTK2, RAF1, e SNPs relacionados nos genes pode ser a chave elo na evolução do câncer. No entanto, dado que o locus específico no EGFR com seleção positiva foi localizado em um intron não funcional, a função real deste intron na evolução dos casos de câncer exige mais atenção.

Informações de Apoio

Tabela S1 .

Os resultados da análise de associação para o risco de Pca sobre o nível de SNPs com modelo de regressão logística ajuste para idade

DOI: 10.1371. /journal.pone.0078254.s001

(DOC)

Tabela S2.

Expressão da análise Quantitative Trait Loci (eQTLs) com Genebra, em três bases de dados diferentes (HapMapIII, MUTHER gêmeos saudáveis ​​do sexo feminino e indivíduos Genebra GenCord). * Os resultados apresentados nas tabelas foram coleta significativa a partir da análise eQTLs total de todos os SNPs na tabela 3.

doi: 10.1371 /journal.pone.0078254.s002

(DOC)

Agradecimentos

Agradecemos o Consórcio chinês para Prostate Cancer Genetics (ChinaPCa) para fornecer os dados originais em nosso estudo. O Consórcio chinês para Prostate Cancer Genetics é uma instituição que estuda principalmente os cancros da próstata entre os chineses.