Sumário

radiorresistência é o principal impedimento à radioterapia eficaz para o cancro do pulmão de células não pequenas (NSCLC). Apesar de vários estudos experimentais e clínicos de resistência à radiação, o mecanismo preciso de radiorresistência em células NSCLC e tecidos ainda permanece obscuro. Este resultado pode ser explicado pela limitação dos estudos anteriores, tais como uma compreensão parcial do mecanismo radiorresistência celular num mesmo nível de molécula. Neste estudo, teve como objetivo investigar extensas respostas de radiação em células NSCLC radioresistentes e identificar os fatores de associação ao radiorresistência. Pela primeira vez, utilizando ARN-SEQ, uma abordagem baseada na sequenciação em massa, examinámos a todo o transcriptoma alteração em células A549 NSCLC radioresistentes sob irradiação, e verificou genes alterados por radiação significativas e os seus padrões de distribuição cromossoma. Além disso, as abordagens de bioinformática (análise GO e IPA) foram realizados para caracterizar as respostas de radiação em células A549 radioresistentes. Descobrimos que a transição epitelial-mesenquimal (EMT), migração e processos inflamatórios poderiam ser significativamente relacionados com regulação das respostas de radiação em células A549 radioresistentes. Com base nos resultados da análise bioinformática para a alteração transcriptoma induzida por radiação, foram selecionados sete genes significativos alterado por radiação (

SESN2, FN1, TRAF4, CDKN1A, COX-2, DDB2

e

FDXR

) e efeitos de radiação, em seguida, comparados em dois tipos de células NSCLC com radiossensibilidade diferente (células A549 radiorresistente e as células NCI-H460 radiossensíveis). Curiosamente, sob irradiação,

COX-2

mostrou a diferença mais significativa em ARNm e a expressão de proteína entre A549 e as células NCI-H460. aumento induzido por RI de COX-2 foi apareceu apenas em células A549 radiorresistentes. Coletivamente, nós sugerimos que a COX-2 (também conhecida como COX-2 (PTGS2)) poderia ter possibilidade como um biomarcador putativo para radiorresistência em células NSCLC

Citation:. Yang HJ, Kim N, Seong KM , Youn H, Youn B (2013) Investigação de radiação induzida por transcriptoma Perfil de radioresistentes não-pequenas células do cancro do pulmão A549 células usando RNA-seq. PLoS ONE 8 (3): e59319. doi: 10.1371 /journal.pone.0059319

editor: Eric Y. Chuang, Universidade Nacional de Taiwan, Taiwan

Recebido: 15 de novembro de 2012; Aceito: 13 de fevereiro de 2013; Publicação: 22 de março de 2013

Direitos de autor: © 2013 Yang 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 pela Research Programa de Desenvolvimento (2012-0006383) e pelo Programa Básico de pesquisa da ciência (2012-0003201) através da Fundação Nacional de Pesquisa da Coreia financiado pelo Ministério da Educação, Ciência e Tecnologia. 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:. KMS está neste momento empregados de Instituto Radiation Health Research, Coreia Hidro Nuclear Power Co., Ltd. Outros autores declaram que não há conflitos de interesse. Não há mais patentes, produtos em desenvolvimento ou produtos comercializados a declarar. Isto não altera a adesão dos autores para todas as políticas de PLoS One sobre os dados e materiais de compartilhamento.

Introdução

A radioterapia, isoladamente ou em combinação com cirurgia ou quimioterapia, desempenha um papel crítico no tratamento do NSCLC. No entanto, os resultados terapêuticos não são completamente satisfatórios em muitos casos. Com respostas inesperadas radiação durante a radioterapia, (/adquirido intrínseca) radiorresistência é considerado como um factor principal que limita a eficácia do tratamento de radiação para o NSCLC [1].

Radiosensibilidade de células e tecidos foi directamente relacionada com as taxas de proliferação , e modificações induzida por radiação de expressão de genes estão envolvidos principalmente na progressão do ciclo celular, reparo do DNA e apoptose [2]. Radiorresistência em NSCLC tem sido associada com a perda da função de p53, a expressão alterada de proteínas de sobrevivência, como inibidor ligada ao X de proteína apoptose (XIAP) e survivina, a activação da fosfoinositida 3-quinase (PI3K) /Akt sinalização [3], ou a sobre-expressão de PIM-1 quinase [4]. Além disso, evidências acumuladas sugerem que radiorresistência é muitas vezes correlacionadas com o receptor do factor de crescimento epidérmico (EGFR) e a sobre-expressão das enzimas anti-oxidantes tais como Mn-superóxido dismutase (Mn-SOD) [5], [6]. Embora esses estudos têm contribuído para a compreensão dos mecanismos de radiorresistência celular, eles podem explicam apenas um aspecto parcial de respostas radioresistentes e os mecanismos funcionais abrangentes permanecem em grande parte ilusória. Este resultado não é surpreendente, considerando a natureza da radiorresistência reguladas por interacções complexas entre múltiplos genes e /ou proteínas. Além disso, existem vários relatórios que radiossensibilidade não é unicamente relacionadas com a apoptose induzida por radiação, e podem depender de moléculas e processos adicionais que ainda não foram identificados [7]. Por isso, tem sido difícil de elucidar o mecanismo exacto de radiorresistência e de compreender toda a alteração da resposta de radiação em NSCLC.

a expressão do gene extensa análise de perfil pode aumentar a interpretação do mecanismo molecular para a radiorresistência modulada por complicada genética e bioquímica redes. Microarray é a abordagem mais abrangente para medir a expressão do gene e levou a avanços notáveis ​​no conhecimento da radiorresistência [8], [9]. No entanto, microarray tem várias limitações, como a cinética de hibridação sonda, seleção de sonda (precisa saber loci e características genómico), hibridização de fundo e multi-plataforma comparabilidade [10]. análise de expressão à base de Sequenciação foi desenvolvida para superar tais limitações no ensaio baseado em hibridação. Nos últimos 10 anos, a introdução de tecnologias de alta capacidade de próxima geração seqüenciamento (NGS) têm revolucionado transcriptomics, oferecendo oportunidades para estudos multidimensionais de transcriptomes celulares. Torna-se possível porque os dados de expressão de grande escala são adquiridos em uma resolução base única. Como uma plataforma quantitativa transcriptoma profiling principal, RNA-seq tem sido considerado um novo método experimental para substituir microarray. No RNA-SEQ, a população de ARN (totais ou mensageiro) é convertido para uma biblioteca de fragmentos de cDNA com adaptadores ligados a uma ou a ambas as extremidades. Cada biblioteca, com ou sem amplificação, é em seguida sequenciado para obter curta sequência lê a partir de uma extremidade (sequenciação de um único final) ou ambas as extremidades (sequenciação de fim-emparelhado). As sequências de leitura são tipicamente 30-400 pb de comprimento, dependendo das plataformas de sequenciação: Ilumina, Roche 454 ou o sistema de sólidos. Após sequenciação, a resultante lê ou são alinhados com genoma de referência ou transcrições, ou montados

de novo

sem a sequência genómica [11]. Devido à elevada profundidade de cobertura de leitura, ARN-SEQ produz uma medição mais precisa para níveis de transcritos e suas isoformas que outras ferramentas. Além disso, ele pode ser usado para investigar estruturas de transcritos em contexto de locais de iniciação de transcrição, splicing padrões alternativos e outras modificações pós-transcricional. RNA-seq foi aplicado para identificar RNAs longos não-codificantes que desempenham um papel importante na regulação do gene transcrição e pós-tradução [11].

Até agora, não houve estudos para avaliar as respostas de radiação globais em todo nível de transcriptoma em células NSCLC. Estamos focados em RNA-seq para superar as limitações de pesquisas anteriores que indicam evidências pouco fragmentários de radioresponses, e em seguida propôs que RNA-seq poderia ser uma abordagem ideal para obter insights sobre a resposta a radiação complexa. Neste estudo, teve como objetivo caracterizar transcriptoma de células A549 NSCLC radioresistentes e investigar redes reguladoras funcionais no nível genético. Para atingir estes objetivos, nós fez pleno uso de uma combinação estratégica dos dados de expressão de genes derivados de RNA-seq-e os resultados dos ensaios de bioinformática e biológicas. É o primeiro estudo a aplicar esta tecnologia, RNA-seq emergente ao perfil de expressão gênica induzida por radiação em células NSCLC radioresistentes. Sugerimos que os nossos resultados poderiam fornecer informações úteis para a identificação de potenciais biomarcadores de radioresponses como radiorresistência, e, finalmente, ajudar a compreender os efeitos da radiação em células NSCLC.

Materiais e Métodos

Reagentes

meios de cultura celular (RPMI 1640), FBS e antibióticos (penicilina e estreptomicina) foram adquiridos de Hyclone (Logan, UT). Os anticorpos contra o EGFR, p53, Sestrin2, a COX-2, e TRAF4 β-actina foram adquiridos a partir de Santa Cruz Biotechnology (Santa Cruz, CA). Os anticorpos para fosfo-EGFR (Tyr1068), fosfo-EGFR (Tyr845), fosfo-Akt (Ser473), fosfo-Akt (Tyr308), Akt, fosfo-p53 (Ser15), p21 e fosfatase e homólogo tensina (PTEN) foram adquiridos a partir de Cell Signaling Technology (Beverly, MA). Anticorpo contra γ-H2A.X (Ser139) foi adquirido a partir da Millipore (Billerica, MA). Anticorpo para FDXR foi comprado de Abcam (Austin, TX).

Cultura de Células e irradiação

linhagens de células NSCLC humano (A549 e NCI-H460) foram adquiridas da Linha Celular Korean Bank (Seoul, República da Coreia). Ambas as células foram cultivadas em meio RPMI 1640 suplementado com penicilina (100 U /ml), estreptomicina (100 U /ml) e 10% de FBS. As células foram expostas à radiação ionizante (IR) usando o

137Cs γ-irradiador (IBL 437C, CIS bio International) a uma taxa de dose de 0,8 Gy /min. células irradiadas foram incubadas durante 4 horas adicionais.

ARN-SEQ Biblioteca Preparação e Sequenciação

O ARN total foi isolado a partir de células A549 irradiadas e não irradiadas utilizando RNeasy Mini Kit (Qiagen, Valência, CA). qualidade de ARN foi avaliada por electroforese em gel de agarose (ausência visual significativa 28S e 18S rRNA degradação) e por espectrofotometria. Em seguida, a integridade de RNA total foi verificada usando um Agilent Technologies 2100 Bioanalyzer com um número de integridade do RNA valor (RIN) superior a 8. O mRNA foi purificado e fragmentado a partir de RNA total (2 mg), utilizando poli-T esferas magnéticas anexado-oligo com dois rodadas de purificação. fragmentos de ARN clivado imunizadas com hexâmeros aleatórios foram transcrito reversamente em ADNc de primeira cadeia, utilizando transcriptase reversa e iniciadores aleatórios. O modelo de RNA foi removido e sintetizado um fio de substituição para gerar cDNA de cadeia dupla. reparação final, A-tailing, a ligação do adaptador, de purificação de molde de ADNc e enriquecimento dos moldes de ADNc utilizando PCR purificados foram então realizadas. bibliotecas construídas foram 100 bp emparelhado-end sequenciado por um sequenciador Illumina GAIIx em duas pistas da célula de fluxo, seguindo as instruções do fabricante.

é um comumente aplicado Gene Ontology (GO) Análise

GO análise método para estudos funcionais da genômica em larga escala ou de dados transcriptomic [12]. O Toolkit Gene Ontology Enriquecimento Software Análise (goEast, https://omicslab.genetics.ac.cn/GOEAST/php/illumina.php) foi utilizada para identificar os termos GO significativamente enriquecida entre a lista dada de genes que são diferencialmente expressos em resposta para IR. Estatisticamente sobre-representados categorias ir com valor de p . 0,01 foram considerados significativos

Ingenuity Pathway Analysis (IPA)

software IPA (Ingenuity Sistema, Redwood City, CA) foi empregado para analisar o nosso RNA dados -seq em termos de respostas biológicas e vias canônica. Ranking e significado das biofunctions e os caminhos canônicos foram testadas pelo valor-p. Além disso, as vias canónicos foram ordenados por a relação (número de genes a partir do conjunto de dados de entrada que são mapeados para a via dividido pelo número total de moléculas que existem na via canonical). IPA também gerado redes celulares onde os genes diferencialmente regulados podem ser relacionados de acordo com as associações anteriormente conhecidos entre os genes ou proteínas, mas independentemente de vias estabelecidas canónicas. Principais redes representada funções de rede associativas com base em uma pontuação que considera a -log (

p

-valor), que agrega a probabilidade de os genes na rede de serem encontrados juntos devido ao acaso. Pontuação ≥2 foi considerado significativo.

em tempo real Transcrição Reversa (RT) -PCR

O ARN total foi submetido a RT com hexâmeros aleatórios, utilizando o SuperScript First-Strand Synthesis System (Invitrogen, Carlsbad , CA) para se obter ADNc. PCR em tempo real foi realizado utilizando um poder de SYBR Green PCR master mix (Applied Biosystems, Foster City, CA) de acordo com as instruções do fabricante. ciclos de limiar (Ct) foram calculadas automaticamente pelo realplex ep Mastercycler (Eppendorf, Hamburgo, Alemanha). condição de PCR foi como se segue: a activação da polimerase a 95 ° C durante 10 min, seguido de 40 ciclos de 95 ° C durante 15 seg, 60 ° C durante 1 min. A intensidade de cada gene foi normalizado contra a expressão de GAPDH. A expressão diferencial foi calculado como a razão dos teores de genes alvo em células irradiadas e não irradiadas de expressão, de acordo com a ΔΔ C

t

método de [13]. Para todos os pares de iniciadores, a amplificação específica dos produtos de PCR foi confirmada por análise da curva de fusão e de electroforese em gel de agarose. Os iniciadores foram concebidos usando Primer Express® 4.0 (Applied Biosystems, Foster, CA) e as sequências são apresentados na Tabela 1.

Western Blot Analysis

Depois de 4 a irradiação horas, total de células Os lisados ​​(5 × 10

6 células) foram preparadas utilizando tampão de lise RIPA (50 mM Tris, pH 7,4, NaCl 150 mM, 1% de NP-40, NaF 1 mM, EDTA 1 mM, Na 1 mM de

3VO

4, PMSF 1 mM, 0,25% de Na-desoxicolato, e 5 U /ml de aprotinina). Para a análise de Western Blot, desnaturado lisados ​​de proteína (40 ug) foram submetidas a SDS-PAGE. As proteínas separadas foram transferidas para uma membrana de nitrocelulose e bloqueadas com 5% de leite desnatado em TBST (Tris 10 mM, NaCl 100 mM e 0,1% de Tween 20) durante 1 h à temperatura ambiente. As membranas foram então sondadas com anticorpos primários específicos, seguido por anticorpo secundário conjugado com peroxidase, e visualizada utilizando um sistema de detecção ECL (GE Healthcare, Little Chalfont, Buckinghamshire, Inglaterra).

Resultados

Projeto Estudo de ARN-SEQ em células radiorresistentes NSCLC

Cada linha celular derivada de CPNPC foi avaliado para a sua diferente radiossensibilidade. As células A549, uma linha de células NSCLC radiorresistente bem caracterizado, mostrar tolerância significativa à radiação e modesta perda de viabilidade celular após a exposição a IR [4], [14]. Neste estudo, nós gostaríamos de investigar toda alteração transcriptoma induzida por radiação em células NSCLC radioresistentes usando RNA-seq, e, além disso, identificar os fatores-associando radiorresistência (potenciais biomarcadores de radiorresistência). A fim de verificar as condições experimentais adequadas para a análise de RNA-SEQ, examinámos a expressão dependente do tempo de várias proteínas conhecidas como factores radioresponsive [15], [16], [17] em células A549 NSCLC radioresistentes sob irradiação. Além disso, considerando os efeitos cumulativos da radiação, dose de irradiação foi fixado em 2 Gy. Este foi dentro do intervalo de dose normalmente administrada em experimentos de biologia radiação envolvendo células [18]. Como mostrado na Fig. 1A, os níveis de fosfo-EGFR (Tyr845) expressão, fosfo-Akt (Ser473) e p21 mostraram um aumento máximo às 4 horas após a irradiação. expressão de PTEN Além disso,-IR induzida foi reduzida gradualmente, enquanto phosphoryaltion de Akt Ser473 foi aumentada em de uma maneira dependente do tempo.

(a) determinação da condição de irradiação adequada com base na expressão de proteínas radioresponsive representativos. (B) Um diagrama esquemático para o projeto e os objetivos do nosso estudo. TopHat alinha-ARN SEQ lê ao genoma de referência (hg19) e encontra locais de splicing do transcrito. Botão de punho montar as leituras de alinhamento gerado TopHat em transcrições. pacote de abotoaduras consiste no seguinte software – abotoaduras, monta transcrips; Cuffcompare, compara montagens transcrição para anotação; Cuffdiff, encontra genes e transcritos diferencialmente expressos.

Com a finalidade de experiência, plataformas de sequenciamento, ler comprimentos e tipos de sequenciação devem ser devidamente determinada. Estas condições experimentais estão intimamente relacionados com a eficiência de análise de RNA-seq. Illumina plataforma de sequenciamento parece ser altamente replicável com relativamente pouca variação técnica, como viés transcrição de comprimento [19]. Isso mostra uma maior cobertura do transcriptoma e profundidade sequenciamento [10]. Além disso, a sequenciação-end emparelhado é adequado para a realização de análises qualitativas, tais como mapeamento de início da transcrição local, detecção de transcrições de fusão de genes e splicing alternativo, e mapeamento de variações estruturais genómicas incluindo deleções, inserções e rearranjos [20]. Com base nestes resultados de investigação, após a irradiação 4 h, o RNA total foi isolado a partir de células A549 radiorresistente irradiados e não irradiados, utilizados para criar Ilumina biblioteca de ARN-SEQ, e, em seguida, submetida a 100 pb-fim emparelhado sequenciação usando a plataforma Illumina GAIIx. Um diagrama esquemático para o projeto e objetivos do nosso estudo é apresentado na Fig. 1B

identificação de genes em células Radioresponsive radioresistentes NSCLC através de análise de transcriptoma

Os números totais de RNA-seq lê (formato de resultado: FASTQ). Adquiridos a partir de células NSCLC A549 radioresistentes irradiadas e não irradiadas, eram 32.315.026 (6527635252 pb) e 31.084.922 (6279154244 pb), respectivamente. Nós alinhados a sequência lê a uma referência do genoma humano (hg19) usando TopHat versão 1.2.0. junções de união foram extraídos de alinhamento RefSeq (baixados da Universidade da Califórnia, Santa Cruz (UCSC) Genome Browser). No total, pelo menos um de extremidades 28372827 (87,8%) e 27514052 (88,5%) passa para as células A549 irradiados e não irradiados, respectivamente, foram mapeadas com sucesso contra hg19. Em seguida, os alinhamentos de leitura resultantes (formato de arquivo: BAM) foram reunidos através de abotoaduras versão 1.0.3, e criou uma transcrição romance usando transcrição algoritmo baseado em anotação da referência Abotoaduras (rabt). As transcrições combinados por Cuffcompare foram utilizados para calcular abundância relativa de cada transcrição através Cuffdiff. Os níveis de expressão de genes foram determinadas medindo a soma de fragmentos por quilobase de modelo exão mapeado por milhão (valores lê FPKM) dos seus exões. Para obter resultados mais precisos, nós filtrados os dados de cada, se os valores FPKM estimados em ambas amostras irradiadas e não irradiado foram inferiores a 1,0 (valor FPKM cf. de 0,05 como o limite inferior do nível de expressão é comumente definida). Em última análise, identificamos que 727 genes foram significativos diferencialmente expressos em células A549 radioresistentes após a irradiação. Entre estes genes, 367 genes foram regulados positivamente, e 360 ​​genes foram regulados negativamente. De acordo com a categorização funcional celular, genes significativamente up-regulados foram classificados da seguinte forma: ciclo celular (

CDKN1A, MLL5, NEK11, TP53INP1

), reparação (

DDB2, REV3L, SESN1, SESN2, XPC

), a morte celular (

ACER2, BTG2, MDM2, MEF2A, OPA1, PLTP, TRIAP1

), metabolismo lipídico (

COL4A3, COX-2

), o crescimento e proliferação celular (

DOK1, EIF2AK2, FDXR, DFRK, GDF15, GSTM1, PDK1, PGF, PIK3IP1, PPM1D, RHOBTB2, SH3BP2, SHBG, SLC22A1

) e respostas do sistema imunológico (

FOXP3, TNFSF9

). Além disso, genes significativamente baixo-regulados foram classificados da seguinte forma: ciclo celular (

CDC42, MT2A, SPC25, STAT5A

), reparação (

H2AFX, PDE11A, XRCC3

), desenvolvimento celular (

GPER, ICAM2, OPHN1

), a morte celular (

CARD8, CEACAM1, PTPRG, ST6GAL1

), o crescimento e proliferação celular (

BAI1, F3, KLF11, MNT, MORF4L1, MYC, ROMO1 , Smad1, ST7L, TBXA2R

) e respostas do sistema imunológico (

IL12A

). Os resultados detalhados são apresentados no conjunto de dados S1, Tabela S1 e S2 tabela.

Além disso, para verificar os locais cromossômicos característicos de genes que controlam as respostas de radiação, examinamos a paisagem expressão através cromossomos inteiros, investigando alteração da expressão do gene em irradiado As células A549 radiorresistentes. Em 400 kb de janela deslizante, o número de genes expressos diferencialmente de células A549 em resposta aos IR, é representada graficamente ao longo com toda a cromossomas utilizando-costume faixa de UCSC Genome Browser de (Fig. 2). Descobrimos que os padrões de distribuição cromossomo variaram muito em relação à densidade de gene, e, especialmente cromossomo 19 mostrou a maior densidade gênica de genes mapeados. Em células A549 NSCLC radioresistentes, um grande número de genes que mostram expressão alterou-IR foram localizados no cromossomo 1, 2, 3 e 19. No entanto, não foi possível obter informações significativas da relação direta entre as respostas de radiação e esses padrões de distribuição de cromossomas.

(eixo x: cromossomo coordenar, eixo y: o número de genes diferencialmente expressos de células A549 sob irradiação em 400 kb janela deslizante).

Investigação de radiação induzida por transcriptoma Alteração em células radioresistentes NSCLC através da análise GO

no prazo de quaisquer conjuntos de genes dadas (microarray ou NGS conjuntos de dados experimentais), análise funcional baseada-GO fornece termos GO estatisticamente enriquecidos, que descrevem produtos de genes e demonstrar as suas relações de acordo com três ontologia categorias: processo biológico, função molecular e componente celular [12]. Para analisar os nossos dados de RNA-seq com base em grupos de genes funcionalmente relacionados ao invés de genes individuais, usamos goEast como um high-throughput ferramenta de análise genômica funcional baseado na web. Nós, então, identificados termos GO significativamente enriquecido e caracterizada respostas de radiação de células A549 NSCLC radioresistentes. No total, os termos GO enriquecido foram encontradas em 77 subcategorias sob processo biológico, 17 subcategorias sob componente celular, e 50 subcategorias sob a função molecular. Em ontologia processo biológico, os resultados indicam que a localização nuclear, o receptor de TGF-β via de sinalização, a paragem do ciclo celular, a migração celular, a serina /treonina quinase via de sinalização, angiogénese, BMP via de sinalização, e a regulação da morfogénese de células estão principalmente associados com radioresponses em As células A549 radiorresistentes. adesão focal era um dos principais componentes celulares modificadas por IV. perfis significativa GO enriquecimento no processo biológico e categorias de componentes celulares (somente p-valor menor que 0,01) estão resumidos na Tabela 2. Também determinou os termos GO sobre-representadas em um formato gráfico de acordo com suas relações na árvore hierárquica da ontologia função molecular (Fig. 3). Enriquecido termos GO função molecular em células A549 radioresistentes sob irradiação foram β-galactósido α-2,6-sialiltransferase de actividade, a actividade da quinase da desidrogenase de piruvato, a actividade do receptor de TGF-β, ligação a GTP, atividade do transportador transmembranar de proteína, a actividade do receptor de ligação filamina e activina. Através da análise GO, descobrimos que termos GO sobre-representadas em nossos conjuntos de genes radioresponsive, estão intimamente ligados ao EMT, migração e mais angiogênese. Com o envolvimento de componentes de adesão focal, sinalização de TGF-p /BMP, filamina de ligação e a actividade do receptor de activina têm sido relatados para regular a alteração da morfologia celular durante EMT ou migração celular. Tomados em conjunto, sugerimos que os eventos relacionados com o EMT EMT e pode ser crítico na regulação das respostas de radiação em células A549 radioresistentes sob irradiação.

Cada caixa tem GO termos marcados pelo seu GO ID, definição de prazo e informações detalhadas que representa ‘ q /m