雄性激素受体生长抑制反应过程的表达谱和ChIP-Seq的整合分析

论文摘要

雄性激素受体（AR）在男性表型的发展和包括前列腺癌在内的不同的人类疾病中起着重要的作用。依赖于细胞类型,AR既可以作为促进剂又可以作为肿瘤的抑制剂。AR促进型反应过程已经研究得很透彻,然而它的抑制型反应过程还没有详细的研究过。以前的研究表明PC3细胞表达野生型的AR抑制生长和抑制入侵。我们在不同的生长条件下（例如,在有或无雄性激素受体和在不同的雄性激素受体的浓度下）应用表达谱用于发现表达AR （PC3-AR）的PC3细胞的反应过程,然后应用新开发的ChIP-Seq技术用于识别PC3癌基因组的AR结合区域。通过比较模拟转染的PC3细胞和AR转染的细胞,我们惊奇地发现了3,452个差异表达的基因,即使是在没有添加雄性激素受体（例如,在ethanol control中）的情况下。应用ChIP-Seq分析,在PC3细胞的癌基因组中发现了6,629AR结合区域,FDR（假阳性率）小于0.05.大约22.4%可以匹配到距离转录起始位点2kb的区域。我们在PC3-AR细胞的AR结合位点中发现了三个新的AR结合模体,其中两个共享一个核心一致序列CGAGCTCTTC,一共匹配到27.3%的AR结合位点（1,808/6,629）。相反,仅仅2.9%（190/6,629）的AR结合位点包含标准的Transfac数据库的AR矩阵M00481、M00447和M00962,它们大部分来源于雄性激素受体依赖型的AR促进型反应基因。除此之外,在AR结合区域我们发现4个排位靠前的共转录因子,包括TEF1（转录增强因子）、GATA（GATA转录因子）、OCT（八聚物转录因子）和PU1（PUI转录因子）。在前列腺癌细胞中,我们的数据为理解AR的生长抑制反应过程的分子机制提供了有用的数据,可以用于开发新的前列腺癌的治疗策略。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 绪论
• 1.文献综述
• 1.1. 第二代测序技术、基因表达谱和CHIPSEQ
• 1.1.1.第二代测序技术Solexa的原理及应用
• 1.1.1.1.Solexa测序技术原理
• 1.1.1.2.Solexa测序技术的应用
• 1.1.2.基因表达谱的原理及应用
• 1.1.3. ChIPSeq的原理和应用
• 1.2. 前列腺癌及其研究进展
• 1.2.1. 前列腺癌的病因病理
• 1.2.2. 前列腺癌的分类
• 1.2.3. 前列腺癌的临床表现
• 1.2.4 男性荷尔蒙对前列腺癌的影响
• 1.2.5 雄激素非依赖性前列腺癌的研究进展
• 2. 雄性激素受体生长抑制反应过程的表达谱和ChIP-Seq的整合分析
• 2.1. 材料与方法
• 2.1.1. 染色质免疫共沉淀
• 2.1.2. ChIP-seq分析
• 2.1.3. ChIP-seq数据分析
• 2.1.4. 模体扫描和识别
• 2.1.5. 表达谱和数据分析
• 2.1.6. 统计分析
• 2.2. 结果
• 2.2.1. 表达AR的PC3细胞启动不依赖于配体的AR反应过程的激活
• 2.2.2. PC3-AR细胞和模拟转染细胞之间差异表达基因的功能特性
• 2.2.3. 根据相对于基因的位置对被ChIP-seq识别的AR结合位点进行分类
• 2.2.4. 将AR结合位点与基因表达数据相关联
• 2.2.5. 在AR结合区域识别雄性激素受体元件
• 3 讨论
• 4. 结论
• 参考文献
• 致谢
• 个人简历