Extracto
radioresistance es un impedimento principal para la radioterapia eficaz para el cáncer de pulmón de células no pequeñas (NSCLC). A pesar de varios estudios clínicos y experimentales de resistencia a la radiación, el mecanismo preciso de radioresistance en células y tejidos de NSCLC sigue siendo poco clara. Este resultado podría explicarse por la limitación de las investigaciones anteriores, tales como una comprensión parcial del mecanismo radioresistance celular en un solo nivel molécula. En este estudio, que tuvo como objetivo investigar extensas respuestas de radiación en las células NSCLC radioresistant e identificar los factores radioresistance de asociación. Por primera vez, el uso de RNA-seq, un enfoque masivo basado en la secuenciación, se examinó la alteración de todo el transcriptoma en células A549 NSCLC radioresistant bajo irradiación, y verificado genes radiación alterado importantes y sus patrones de distribución de cromosomas. Además, se realizaron análisis de enfoques bioinformáticas (GO e IPA) para caracterizar las respuestas de radiación en las células A549 radioresistant. Se encontró que la transición epitelio-mesenquimal (EMT), la migración y los procesos inflamatorios podrían ser significativamente relacionados con la regulación de las respuestas de radiación en las células A549 radioresistant. Sobre la base de los resultados del análisis bioinformático de la alteración del transcriptoma inducida por radiación, se seleccionaron siete genes importantes radiación alterado (
SESN2, FN1, TRAF4, CDKN1A, la COX-2, DDB2
y
FDXR
) y los efectos de la radiación en comparación a continuación, en dos tipos de células de NSCLC con diferente radiosensibilidad (células A549 radioresistant y las células NCI-H460 radiosensibles). Curiosamente, bajo irradiación,
COX-2
mostraron la diferencia más significativa en el ARNm y la expresión de proteínas entre A549 y las células NCI-H460. aumento inducido por IR de la COX-2 expresión se apareció sólo en las células A549 radioresistant. Colectivamente, sugerimos que la COX-2 (también conocido como ptgs2 (PTGS2)) podría tener posibilidad como un biomarcador putativo para radioresistance en células de NSCLC
Visto:. Yang HJ, Kim N, Seong KM , Youn H, Youn B (2013) Investigación de la radiación inducida por el transcriptoma del perfil de radiorresistente de células no pequeñas células cancerosas de pulmón A549 utilizando ARN-ss. PLoS ONE 8 (3): e59319. doi: 10.1371 /journal.pone.0059319
Editor: Eric Y. Chuang, Universidad Nacional de Taiwán, Taiwán
Recibido: 15 Noviembre 2012; Aceptado: 13 Febrero 2013; Publicado: 22 Marzo 2013
Derechos de Autor © 2013 Yang et al. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la licencia Creative Commons Attribution License, que permite el uso ilimitado, distribución y reproducción en cualquier medio, siempre que el autor original y la fuente se acreditan
Financiación:. Este trabajo La investigación fue apoyada por Nuclear & amp; Programa de Desarrollo (2012-0006383) y por el Programa de Investigación de Ciencias Básicas (2012-0003201) a través de la Fundación Nacional de Investigación de Corea financiado por el Ministerio de Educación, Ciencia y Tecnología. Los donantes no tenía papel en el diseño del estudio, la recogida y análisis de datos, decisión a publicar, o la preparación del manuscrito
Conflicto de intereses:. KMS está en los empleados de la radiación Health Research Institute, Korea Hydro & amp; Nuclear Power Co., Ltd. Otros autores declaran que no existen conflictos de intereses. No hay más patentes, productos en desarrollo o los productos comercializados para declarar. Esto no altera la adhesión de los autores a todas las políticas de PLoS ONE sobre los datos y compartir materiales.
Introducción
La radioterapia, sola o en combinación con cirugía o quimioterapia, juega un papel fundamental en el tratamiento del NSCLC. Sin embargo, los resultados terapéuticos no son totalmente satisfactorios en muchos casos. Con las respuestas de radiación inesperados durante la radioterapia, (adquirida intrínseca /) radioresistance se considera como un factor principal que limita la eficacia de un tratamiento de radiación para el NSCLC [1].
radiosensibilidad de las células y los tejidos se ha vinculado directamente a las tasas de proliferación , y modificaciones inducidas por la radiación de la expresión de genes están implicados principalmente en la progresión del ciclo celular, reparación del ADN y la apoptosis [2]. Radioresistance en NSCLC se ha asociado con la pérdida de función de p53, la expresión alterada de las proteínas de supervivencia como ligada al X inhibidor de la proteína de apoptosis (XIAP) y survivina, la activación de fosfoinosítido 3-quinasa (PI3K) /Akt señalización [3], o sobreexpresión de Pim-1 quinasa [4]. Además, la acumulación de evidencia sugiere que radioresistance a menudo se correlaciona con el receptor del factor de crecimiento epidérmico (EGFR) y la sobreexpresión de enzimas antioxidantes tales como Mn-superóxido dismutasa (Mn-SOD) [5], [6]. Aunque estos estudios han contribuido a la comprensión de los mecanismos de radioresistance celular, pueden explicar solamente un aspecto parcial de las respuestas radioresistant, y los mecanismos funcionales integrales siendo en gran medida difícil de alcanzar. Este resultado no es sorprendente, teniendo en cuenta la naturaleza de radioresistance regulada por complejas interacciones entre múltiples genes y /o proteínas. Además, hay varios informes que radiosensibilidad no está relacionado únicamente con la apoptosis inducida por la radiación, y pueden depender de las moléculas y procesos adicionales que aún no han sido identificados [7]. Por lo tanto, ha sido difícil para dilucidar el mecanismo exacto de radioresistance y comprender toda alteración de las respuestas de radiación en NSCLC.
Amplia perfiles de expresión génica análisis puede aumentar la interpretación del mecanismo molecular para radioresistance modulada por complicado genética y bioquímica redes. Microarrays es el enfoque más integral para medir la expresión génica y ha dado lugar a avances destacados en el conocimiento de radioresistance [8], [9]. Sin embargo, los microarrays tiene varias limitaciones tales como la cinética de hibridación de la sonda, la sonda de selección (necesitará saber loci genómicos y mobiliario), la hibridación de fondo y multiplataforma comparabilidad [10]. análisis de la expresión a base de secuenciación se ha desarrollado para superar estas limitaciones en ensayo basado en la hibridación. Durante los últimos 10 años, la introducción de tecnologías de alto rendimiento de secuenciación de próxima generación (NGS) han revolucionado la transcriptómica, proporcionando oportunidades para los estudios multidimensionales de la transcriptomes celulares. Se hace posible porque los datos de expresión a gran escala se adquieren con una resolución de una sola base. Como plataforma principal cuantitativa transcriptoma de perfiles, RNA-seq se ha considerado un nuevo método experimental para reemplazar microarray. En RNA-seq, la población (total o mensajero) de ARN se convierte en una biblioteca de fragmentos de ADNc con adaptadores unidos a uno o ambos extremos. Cada biblioteca, con o sin amplificación, es entonces secuenciada para obtener la secuencia corta se lee de un extremo (la secuencia de extremo único) o ambos extremos (secuenciación de extremo emparejado). Las secuencias de lectura son típicamente 30 a 400 pb de longitud, dependiendo de las plataformas de secuenciación: Illumina, Roche 454 o sistema sólido. Después de la secuenciación, la resultante lecturas están bien alineados con el genoma de referencia o transcripciones, o muebles
de novo sin la secuencia genómica [11]. Debido a la alta profundidad de la cobertura de lectura, RNA-seq produce una medición más precisa de los niveles de transcripciones y sus isoformas que otras herramientas. Además, se puede utilizar para investigar las estructuras de transcripción en el contexto de los sitios de inicio de transcripción, los patrones de empalme alternativos y otras modificaciones post-transcripcionales. ARN-ss ha sido aplicado para identificar largos ARNs no codificantes que juegan un papel importante en la regulación transcripcional de genes y después de la traducción [11].
Hasta ahora, no se han realizado estudios para evaluar las respuestas de radiación global en todo nivel de transcriptoma en las células NSCLC. Nos centramos en el ARN-ss para superar las limitaciones de las investigaciones anteriores que indican evidencias, algo fragmentarios radioresponses, y luego propusimos que el RNA-seq podría ser un enfoque ideal para profundizar en la respuesta a la radiación compleja. En este estudio, que tuvo como objetivo caracterizar transcriptoma de las células A549 con CPNM radioresistant e investigar las redes de regulación funcional a nivel genético. Para lograr estos objetivos, hemos hecho pleno uso de una combinación estratégica de los datos de expresión de genes de ARN-ss-derivados y los resultados de los ensayos bioinformáticas y biológicos. Es el primer estudio para aplicar esta tecnología emergente, ARN-ss para el perfil de expresión génica inducida por la radiación en las células NSCLC radioresistant. Sugerimos que nuestros resultados podrían proporcionar información útil para la identificación de potenciales biomarcadores de radioresponses como radioresistance, y en última instancia, ayudar a entender los efectos de la radiación en las células NSCLC.
Materiales y Métodos
Los medios de cultivo celular (RPMI 1640), FBS y antibióticos (penicilina y estreptomicina) fueron adquiridos de Hyclone (Logan, UT). Los anticuerpos contra EGFR, p53, Sestrin2, COX-2, TRAF4 y β-actina se adquirieron de Santa Cruz Biotechnology (Santa Cruz, CA). Los anticuerpos para fosfo-EGFR (Tyr1068), fosfo-EGFR (Tyr845), fosfo-Akt (Ser473), fosfo-Akt (Tyr308), Akt, fosfo-p53 (Ser15), p21 y fosfatasa y homólogo de tensina (PTEN) fueron adquiridos de Señalización celular Tecnología (Beverly, MA). Anticuerpo contra γ-H2A.X (Ser139) se adquirió de Millipore (Billerica, MA). Anticuerpo para FDXR fue adquirido de Abcam (Austin, TX).
Cultivo de células y la irradiación
líneas celulares de cáncer humano (A549 y NCI-H460) fueron adquiridos de la línea celular de Corea del Banco (Seúl, República de Corea). Tanto las células se cultivaron en medio RPMI 1640 suplementado con penicilina (100 U /ml), estreptomicina (100 U /ml) y 10% de FBS. Las células fueron expuestas a la radiación ionizante (IR) utilizando el
137Cs γ-irradiador (IBL 437C, CIS Bio International) a una tasa de dosis de 0,8 Gy /min. Se incubaron las células irradiadas durante 4 horas más.
ARN-ss Biblioteca Preparación y secuenciación
El ARN total fue aislado de las células A549 irradiados y no irradiados utilizando RNeasy Mini Kit (Qiagen, Valencia, CALIFORNIA). la calidad del ARN se evaluó mediante electroforesis en gel de agarosa (ausencia visual de significativa 28S y 18S rRNA degradación) y por espectrofotometría. A continuación, la integridad del ARN total se comprobó mediante un Bioanalyzer Agilent Technologies 2100 con un número de integridad del ARN valor (RIN) superior a 8. El ARNm se purificó y fragmentada del ARN total (2 mg) usando perlas magnéticas oligo-adjunta poli-T con dos rondas de purificación. fragmentos de ARN escindidos cebados con hexámeros aleatorios fueron transcritas invertir en cDNA de primera cadena utilizando transcriptasa inversa y cebadores aleatorios. El molde de RNA se retiró y se sintetizó una hebra de reemplazo para generar ADNc de doble hebra. a continuación, se llevaron a cabo la reparación final, A-tizón, la ligadura de adaptador, la purificación del molde de cDNA y el enriquecimiento de los moldes de cDNA purificados usando PCR. bibliotecas construidas fueron de 100 pb de extremo emparejado secuenciado por un secuenciador Illumina GAIIx en dos carriles de la celda de flujo, siguiendo las instrucciones del fabricante.
Gene Ontología (GO) Análisis
GO análisis se aplica una frecuencia método para los estudios funcionales de genómica a gran escala o transcriptomic datos [12]. Se utilizó el kit de herramientas de software de análisis de ontología de genes de enriquecimiento (goEast, http://omicslab.genetics.ac.cn/GOEAST/php/illumina.php) para identificar los términos de GO enriquecido significativamente en la lista dada de genes que se expresan diferencialmente en respuesta a IR. sobrerrepresentados estadísticamente GO categorías con p-valor. & lt; 0,01 se consideraron significativos
Análisis Ingenuity Pathway (IPA)
Se empleó el software IPA (Sistema de Ingenio, Redwood City, CA) para analizar nuestra ARN -seq de datos en términos de respuestas biológicas y las vías canónicas. Clasificación y el significado de las biofunciones y las vías canónicas fueron probados por el valor de p. Además, las vías canónicas fueron ordenados por la relación (número de genes del conjunto de datos de entrada que se asignan a la vía dividido por el número total de moléculas que existen en la vía canónica). IPA también generó redes celulares donde los genes regulados diferencialmente pueden estar relacionados de acuerdo con las asociaciones previamente conocidos entre los genes o proteínas, pero de manera independiente de las vías canónicas establecidas. Top redes representadas las funciones de red asociativos basados en una puntuación que considera el -log (
p-valor
), que agrega la posibilidad de que los genes en la red que se encuentran juntos debido a la casualidad. Puntuación ≥2 fue considerado significativo.
En tiempo real de transcripción inversa (RT) -PCR
El ARN total fue sometido a RT con hexámeros aleatorios utilizando el Sistema primer capítulo de síntesis superíndice (Invitrogen, Carlsbad , CA) para obtener ADNc. PCR en tiempo real se realizó utilizando un PCR Master Mix verde SYBR de alimentación (Applied Biosystems, Foster City, CA) según las instrucciones del fabricante. ciclos de umbral (Ct) se calculan automáticamente por el realplex Mastercycler ep (Eppendorf, Hamburgo, Alemania). condición de la PCR fue el siguiente: activación de la polimerasa a 95 ° C durante 10 min, seguido de 40 ciclos de 95 ° C durante 15 s, 60 ° C durante 1 min. La intensidad de cada gen se normalizó contra la expresión GAPDH. La expresión diferencial se calcula como una relación de los niveles de expresión de genes diana en las células irradiadas y no irradiadas, de acuerdo con la ΔΔ C
t
método [13]. Para todos los pares de cebadores, la amplificación específica de los productos de PCR se confirmó mediante análisis de la curva de fusión y la electroforesis en gel de agarosa. Los cebadores fueron diseñados utilizando Primer Express 4.0 (Applied Biosystems, Foster, CA) y las secuencias se presentan en la Tabla 1.
Análisis de Western Blot
Después de 4 horas de irradiación, de células totales lisados (5 × 10
6 células) se prepararon usando tampón de lisis RIPA (Tris 50 mM, pH 7,4, NaCl 150 mM, 1% NP-40, NaF 1 mM, EDTA 1 mM, Na 1
3Vo
4, PMSF 1 mM, 0,25% de Na-desoxicolato y 5 U /ml de aprotinina). Para el análisis de transferencia de western, desnaturalizan lisados de proteínas (40 g) se sometieron a SDS-PAGE. Las proteínas separadas se transfirieron a una membrana de nitrocelulosa y se bloquearon con 5% de leche descremada en TBST (Tris 10 mM, NaCl 100 mM, y 0,1% de Tween 20) durante 1 hora a temperatura ambiente. Las membranas fueron sondadas con anticuerpos primarios específicos, seguido de anticuerpo secundario conjugado con peroxidasa, y se visualizaron utilizando un sistema de detección ECL (GE Healthcare, Little Chalfont, Buckinghamshire, Inglaterra).
Resultados
Diseño Estudio de ARN-ss en células de NSCLC radiorresistente
Cada línea celular derivada de NSCLC se ha informado de su diferente radiosensibilidad. las células A549, una línea celular de NSCLC radioresistant bien caracterizado, muestran tolerancia significativa a la radiación y modesta pérdida de viabilidad celular después de la exposición a IR [4], [14]. En este estudio, nos gustaría investigar la alteración del transcriptoma toda inducida por la radiación en las células NSCLC radioresistant utilizando ARN-ss, y además de identificar los factores radioresistance de asociación (potenciales biomarcadores de radioresistance). Con el fin de verificar las condiciones experimentales adecuadas para el análisis de ARN-ss, hemos examinado la expresión dependiente del tiempo de varias proteínas conocidas como factores radioresponsive [15], [16], [17] en las células de NSCLC A549 radioresistant bajo irradiación. Además, teniendo en cuenta los efectos acumulativos de la radiación, la dosis de irradiación se ajustó a 2 Gy. Esto estaba dentro del rango de dosis se administra normalmente en los experimentos de biología de radiación afectan a las células [18]. Como se muestra en la Fig. 1A, los niveles de expresión de fosfo-EGFR (Tyr845), fosfo-Akt (Ser473) y p21 mostró un aumento máximo en 4 horas después de la irradiación. la expresión de PTEN Además, IR inducida gradualmente se redujo, mientras que phosphoryaltion de Akt en Ser473 se aumentó de una manera dependiente del tiempo.
(A) Determinación de la condición de la irradiación apropiada basada en la expresión de proteínas radioresponsive representativos. (B) Un diagrama esquemático para el diseño y los objetivos de nuestro estudio. TopHat alinea ARN-ss lee al genoma de referencia (hg19) y encuentra a los sitios de empalme transcripción. Gemelos ensamblar las genera a partir de la alineación TopHat en las transcripciones. Gemelos paquete consta de los siguientes software - Gemelos, ensambla transcrips; Cuffcompare, compara los conjuntos de transcripción a la anotación; Cuffdiff, encuentra los genes y las transcripciones expresadas diferencialmente.
Tras el fin de la experimentación, plataformas de secuenciación, leer longitudes y tipos de secuenciación debe determinarse correctamente. Estas condiciones experimentales están estrechamente relacionados con la eficiencia del análisis de RNA-seq. plataforma de secuenciación de Illumina parece ser altamente replicable, con relativamente poca variación técnica, como una transcripción sesgo [19]. Muestra una mayor cobertura transcriptoma y secuenciación de profundidad [10]. Por otra parte, la secuenciación de extremo emparejado es adecuado para llevar a cabo el análisis cualitativo como el mapeo sitio de inicio de transcripción, la detección de transcritos de fusión de genes y splicing alternativo, y el mapeo de las variaciones estructurales genómicas que incluyen deleciones, inserciones y reordenamientos [20]. Sobre la base de estos resultados de la investigación, después de la irradiación de 4 horas, el ARN total fue aislado de las células A549 radioresistant irradiados y no irradiados, que se utiliza para crear Illumina biblioteca de ARN-ss, y después se sometió a 100 pb secuenciación de extremo emparejado con la plataforma Illumina GAIIx. Un diagrama esquemático para el diseño y los objetivos de nuestro estudio se presenta en la Fig. 1B
Identificación de Genes radioresponsive en células de NSCLC radiorresistente a través del Análisis del transcriptoma
El número total de RNA-seq lee (formato de resultado: FASTQ). Adquiridos a partir de células de NSCLC A549 radioresistant irradiados y no irradiados, eran 32315026 (6527635252 pb) y 31084922 (6279154244 pb), respectivamente. Estamos alineados lee la secuencia de referencia del genoma humano (hg19) usando TopHat versión 1.2.0. uniones de empalme se extrajeron de la alineación RefSeq (descargado de la Universidad de California, Santa Cruz (UCSC) Genome Browser). En total, al menos un extremo de 28.372.827 (87,8%) y 27514052 (88,5%) lee por las células A549 irradiados y no irradiados, respectivamente, fueron asignadas con éxito contra hg19. A continuación, las alineaciones de lectura resultantes (formato de archivo: BAM) fueron ensamblados a través de las mancuernas de la versión 1.0.3, y crearon un nuevo transcripto mediante transcripción algoritmo (RABT) basada en la anotación de las mancuernas de referencia. Las transcripciones combinadas por Cuffcompare se utilizaron para calcular la abundancia relativa de cada transcrito a través de Cuffdiff. los niveles de expresión de genes se determinaron midiendo la suma de fragmentos por kilobase de modelo exón por millón asignada lee los valores (FPKM) de sus exones. Para obtener resultados más precisos, filtrados los datos de cada uno, si los valores estimados FPKM tanto en las muestras irradiados y no irradiados eran menos de 1,0 (valor FPKM cf. de 0,05 como el límite inferior del nivel de expresión se establece comúnmente). En última instancia, se identificaron 727 genes que fueron significativos expresados diferencialmente en las células A549 radioresistant después de la irradiación. Entre estos genes, 367 genes fueron reguladas, y 360 genes se redujeron reguladas. De acuerdo con la clasificación funcional celular, los genes regulados significativamente arriba-se clasificaron de la siguiente manera: ciclo celular (
CDKN1A, MLL5, NEK11, TP53INP1
), la reparación (
DDB2, REV3L, SESN1, SESN2, XPC
), la muerte celular (
ACER2, BTG2, MDM2, MEF2A, OPA1, PLTP, TRIAP1
), el metabolismo de los lípidos (
COL4A3, la COX-2
), el crecimiento y la proliferación celular (
DOK1, EIF2AK2, FDXR, DFRK, GDF15, GSTM1, PDK1, PGF, PIK3IP1, PPM1D, RHOBTB2, SH3BP2, SHBG, SLC22A1
) y las respuestas del sistema inmune (
FOXP3, Tnfsf9
). Además, los genes regulados significativamente abajo se clasificaron de la siguiente manera: ciclo celular (
CDC42, MT2A, SPC25, STAT5A
), la reparación (
H2AFX, PDE11A, XRCC3
), el desarrollo celular (
GPER, ICAM2, OPHN1
), la muerte celular (
CARD8, CEACAM1, PTPRG, ST6GAL1
), el crecimiento y la proliferación celular (
BAI1, F3, KLF11, MNT, morf4l1, MYC, ROMO1 , Smad1, ST7L, TBXA2R
) y las respuestas del sistema inmune (
IL12A
). Los resultados detallados se muestran en conjunto de datos S1, el cuadro S1 y S2 tabla.
Además, para verificar las localizaciones cromosómicas características de los genes que controlan las respuestas de radiación, se analizó la expresión a través del paisaje cromosomas enteros mediante la investigación de la alteración de la expresión génica en irradiado Las células A549 radioresistant. En 400 kb ventana deslizante, el número de genes expresados diferencialmente de células A549 en respuesta a IR, se representa junto con el conjunto de cromosomas utilizando medida pista de UCSC Genome Browser (Fig. 2). Se encontró que los patrones de distribución de cromosomas muy variable con respecto a la densidad de genes, y en especial el cromosoma 19 mostraron que la densidad de genes más alta de genes mapeados. En las células A549 NSCLC radioresistant, un gran número de genes que muestran expresión IR-alterado se localiza en el cromosoma 1, 2, 3 y 19. Sin embargo, no pudo obtener información significativa de la relación directa entre las respuestas de radiación y estos patrones de distribución de cromosomas.
(eje x: coordenada cromosoma, eje y: el número de genes expresados diferencialmente de células A549 con irradiación en 400 kb ventana deslizante).
Investigación de la radiación inducida por alteración del transcriptoma las células de NSCLC en radiorresistente, a través del análisis GO
Dentro de los conjuntos de genes determinados (microarrays o NGS conjuntos de datos experimentales), el análisis funcional basado en IR proporciona los términos de GO enriquecido estadísticamente, que describen los productos génicos y demuestran sus relaciones en función de tres ontología categorías: proceso biológico, la función molecular y celular componente [12]. Para analizar los datos de RNA-seq basado en grupos de genes relacionados funcionalmente en lugar de genes individuales, se utilizó goEast como una herramienta de análisis genómico funcional de alto rendimiento basado en la web. A continuación, identificaron los términos de GO enriquecido significativamente y caracterizaron las respuestas de radiación de las células A549 con CPNM radioresistant. En total, se encontraron los términos de GO enriquecido en 77 subcategorías dentro de los procesos biológicos, 17 subcategorías dentro de los componentes celulares, y 50 subcategorías dentro de la función molecular. En la ontología proceso biológico, los resultados indicaron que la localización nuclear, receptor de TGF-β vía de señalización, la detención del ciclo celular, la migración celular, la serina /treonina quinasa vía de señalización, la angiogénesis, BMP vía de señalización, y la regulación de la morfogénesis celular se asocia principalmente con radioresponses en Las células A549 radioresistant. adhesión focal era uno de los principales componentes celulares modificadas por IR. perfiles significativa GO enriquecimiento en el proceso biológico y categorías de componentes celulares (solamente p-valor inferior a 0,01) se resumen en la Tabla 2. También se determinó el GO términos excesivamente en un formato gráfico en función de sus relaciones en el árbol jerárquico de la ontología función molecular (Fig. 3). Enriquecido GO términos de funciones moleculares en las células A549 radioresistant bajo irradiación fueron β-galactósido α-2,6-sialiltransferasa de actividad, la actividad quinasa de piruvato deshidrogenasa, la actividad del receptor de TGF-β, la unión de GTP, la actividad de transporte transmembrana de la proteína, la actividad del receptor de unión filamin y activina. A través del análisis IR, se encontró que los términos de GO excesivamente en nuestros conjuntos de genes radioresponsive, están estrechamente vinculadas a la EMT, la migración y la angiogénesis aún más. Con la participación de los componentes de adhesión focal, la señalización de TGF /BMP, unión filamin y la actividad del receptor de activina se han reportado para regular la alteración de la morfología celular durante EMT o la migración celular. Tomados en conjunto, sugerimos que los eventos relacionados con la EMT EMT y pueden ser críticos en la regulación de las respuestas de radiación en las células A549 radioresistant bajo irradiación.
Cada caja tiene GO términos marcados por su GO Identificación, definición de términos y la información detallada que representa ' q /m