目的 探讨锌指蛋白750(ZNF750)在子宫内膜癌细胞的增殖、侵袭和迁移中的作用并筛选其调控的潜在靶基因.方法 通过实时荧光定量聚合酶链反应(qRT-PCR)和蛋白质印迹法检测子宫内膜癌细胞系Ishikawa细胞转染ZNF750过表达质粒(OE-ZNF750组)和ZNF750干扰片段(si-ZNF750组)后ZNF750的mRNA和蛋白质表达水平;细胞计数试剂盒8(CCK8)检测细胞增殖能力,Trans well实验检测细胞的侵袭和迁移能力;基因表达微阵列分析结合生物信息学方法筛选ZNF750调控的候选靶基因.设置对照组(NC组),组间比较采用t检验和非参数检验.结果 上调ZNF750基因第72 h,CCK8实验结果显示,与NC组(5.79±0.20)相比,OE-ZNF750组(4.70±0.10)Ishikawa细胞的增殖能力降低,t=10.571,P＜0.001;Transwell 实验结果显示,NC 组细胞侵袭数为(156.44±7.84)个,迁移数为(125.55±19.69)个,OE-ZNF750组细胞侵袭数为(103.44±19.21)个,迁移数为(49.33±14.15)个,差异均有统计学意义,t值分别为7.660 和 9.428,均 P＜0.001.下调 ZNF750 基因第 72 h,CCK8 实验结果显示,与 NC 组(5.21±0.07)相比,si-ZNF750组(5.59±0.12)Ishikawa细胞的增殖能力升高,t=-5.876,P＜0.001;Trans well实验结果显示,NC组细胞侵袭数为(159.11±32.91)个,迁移数为(84.88±11.47)个,si-ZNF750 组细胞侵袭数为(314.77±24.06)个,迁移数为(181.11±18.01)个,差异均有统计学意义,t值分别为一 11.454和一 13.518,均P＜0.001.通过基因表达微阵列分析筛选ZNF750的下游靶基因,结果显示,上调ZNF750后,有414个差异表达基因,下调ZNF750后,有50个差异表达基因,结合生物信息学筛选出与癌症相关的基因有RAC2、KLF4、FN1、IGF2和MAGEA2.qRT-PCR结果显示,上/下调ZNF750后,与NC组相比,KLF4、RAC2、MAGEA2和IGF2的mRNA表达水平显著升高/降低,FN1的mRNA表达水平显著降低/升高,差异均有统计学意义,均P＜0.05.结论 在子宫内膜癌细胞中,ZNF750作为抑癌基因发挥作用,抑制子宫内膜癌细胞增殖、侵袭和迁移,RAC2、KLF4、FN1、IGF2和MAGEA2为ZNF750的潜在候选靶基因.

目的:探索吸烟肺腺癌组织中和自噬相关联的基因，并确定吸烟导致肺腺癌的潜在的自噬相关因素和预后因素。方法:从GEO数据库下载2个数据集(GSE32863和GSE75037)的基因表达谱，同时下载来自TCGA数据库的吸烟肺腺癌患者的数据集。采用R中的微阵列数据包的线性模型探索来自吸烟的肺腺癌患者的样本与癌旁肺组织之间的差异基因。采用数据库DAVID进行差异基因的富集分析。采用相互作用基因/蛋白质检索的搜索工具和Cytoscape软件获得蛋白质-蛋白质相互作用网络并识别关键基因。此外，构建自噬相关基因和差异基因之间的网络。采用Kaplan-Meier分析总生存率。结果:在GSE32863数据集确定了71个差异基因，在GSE75037数据集确定了641个差异基因，在TCGA数据集中确定了4 070个差异基因。3个数据集的交集显示了52个差异基因，并选择这些数据进行进一步研究。采用GO基因功能注释将52个差异基因分为生物学过程、分子功能和细胞组分3个类别，进行京都基因和基因组百科全书分析。总共有17个差异基因和自噬相关基因密切关联，其中LYVE1、RGCC、FOSB、ETV4、CDC20与自噬基因关联最为密切。LYVE1、CDC20的表达量在吸烟肺腺癌人群和不吸烟肺腺癌中比较，差异均有统计学意义( P值均<0.05)，且与肺腺癌患者总生存率相关( P值均<0.05)，RGCC、FOSB、ETV4表达量在吸烟肺腺癌人群和不吸烟肺腺癌中比较，差异均无统计学意义( P值均>0.05)。 结论:确定了LYVE1，CDC20为吸烟肺腺癌患者特异性的自噬相关基因。这些基因与患者的预后密切相关，可能为肺腺癌的治疗提供新的靶点。

目的:筛选微小病变肾病（minimal change disease，MCD）的差异表达基因及其作用通路，探讨MCD发病的分子机制。方法:芯片数据来源于美国国立生物技术信息中心（NCBI）平台下的基因表达综合数据库（GEO）。选取含MCD信息的数据芯片GSE104948和GSE104954，数据集包含19例MCD肾活检组织和36例正常对照肾组织的基因表达阵列数据。利用生物信息学方法分析基因芯片数据，使用在线工具GEO2R分析数据及筛选差异表达基因，通过DAVID 6.8数据库对差异表达基因进行GO和KEGG功能富集分析，以及参与代谢通路基因之间的网络分析。用String 11.0数据库和Cytoscape 3.7.2软件分析MCD差异表达基因之间的关系，以及对基因之间进行可视化分析。采用Cyto Hubba插件分析蛋白质相互作用网络的关联度，筛选关键表达基因。结果:用在线工具GEO2R共筛选出MCD患者302个高表达的差异基因。GO分析结果显示，差异表达基因的产物多定位在细胞外基质、细胞外泌体、细胞核周等区域，发挥细胞黏附分子结合、脱氧胞苷脱氨酶活性、蛋白质二聚化活性、2'-5'-寡腺苷酸合成酶活性等功能，以及参与细胞外基质形成、细胞溶解、细胞凋亡、炎性反应和免疫反应等生物过程。KEGG分析结果显示，差异表达基因在局部黏附、NOD样受体等信号通路中富集。结合GO分析和Cyto Hubba分析结果，筛选出 PYCARD基因为诱导MCD肾脏炎性反应发生的关键基因。 结论:炎性反应可能参与了MCD的发生发展， PYCARD基因可能为诱发MCD炎性反应的关键基因。

目的:通过生物信息学对先天性小耳畸形基因调控网络进行分析。方法:采用安捷伦全基因组外显子微阵列芯片鉴定2017年5月至2018年8月中国医学科学院整形外科医院收治的3例先天性小耳畸形伴健侧耳较普通人明显增大者的小耳残耳软骨与健侧耳软骨的表达谱，获取差异表达基因，通过聚类分析，使用DAVID数据库对差异表达基因进行基因本体论与生物学信号通路富集分析。运用STRING数据库，Cytoscape软件及插件对差异基因进行蛋白质互作分析，利用GeneCards数据库对相关基因功能进行注释。结果:通过对数据筛选、排除，共获得差异基因124个，其中下调93个，上调31个。差异基因主要涉及细胞外基质构成，对应力刺激反应，骨骼及软骨形成等方面，信号通路主要涉及磷脂酰肌醇3/蛋白激酶(PI3K-Akt)信号通路等。构建差异基因蛋白互作网络，发现EYA转录辅激活因子和磷酸酶1(EYA1)，Ⅱ型胶原蛋白α1链(COL2A1)，软骨寡聚基质蛋白(COMP)等可能在先天性小耳畸形软骨病变发生中起重要作用。结论:通过对先天性小耳畸形病例基因进行生物信息学挖掘，有助于了解疾病的病因学，为先天性小耳畸形的预防提供新的基因靶点。

本文报告了一例超声提示胎儿小脑蚓部发育不良的产前诊断病例。该孕妇27岁，孕20周 +6超声发现胎儿小脑下蚓部部分分离（Dandy-Walker变异型），上下唇不能闭合、多指（趾），初步诊断为胎儿多发畸形。羊水染色体核型及染色体微阵列分析未见异常。经过遗传咨询和深入沟通，再次行胎儿羊膜腔穿刺行全外显子组测序检测，结果提示胎儿 CPLANE1基因第19号外显子和第17号外显子分别存在c.3435G>A（p.W1145X）和c.2941C>G（p.p981A）复合杂合变异，分别遗传自父亲和母亲，且上述变异位点均未见文献报道，诊断为Joubert综合征。孕妇及家属考虑到胎儿除有面部和肢体发育畸形外，出现神经系统异常的风险极大，最终选择引产。

目的:探讨微小RNA(miR)-146a靶向Nm23-H1对胃印戒细胞癌侵袭和转移的影响及其机制。方法:选取2018年12月至2020年12月漯河市中心医院与河南省人民医院收治的49例胃低分化印戒细胞癌和对应癌旁组织作为研究对象。采用miRNA微阵列分析分析胃癌组织和癌旁组织差异表达miRNA；采用荧光定量聚合酶链反应验证胃癌组织和癌旁组织中差异表达miRNA；采用miRNA对照和miR-146a抑制剂慢病毒感染人胃印戒细胞癌细胞系HSC-39，建立对照(对照组)和miR-146a敲降细胞系(实验组)。采用Transwell分析两组细胞的侵袭能力；采用体内抑制瘤实验分析两组细胞的转移能力；采用生物信息学和双荧光素酶报告分析miR-146a的靶基因；采用蛋白质印迹法(Western blot)分析组织和组细胞系靶蛋白表达水平。组间数据比较采用 t检验。 结果:肿瘤组织和癌旁组织差异表达的miRNA有84个，其中miR-146a是在肿瘤组织和癌旁组织中表达差异最大的miRNA。胃低分化印戒细胞癌组织miR-146a表达水平(2.96±0.31)高于癌旁组织miR-146a表达水平(1.29±0.23)，差异有统计学意义( t＝3.104， P<0.05)。实验组细胞miR-146a表达水平(0.33±0.15)低于对照组细胞miR-146a表达水平(1.02±0.19)，差异有统计学意义( t＝2.864， P<0.05)。实验组细胞侵袭数量[(32.12±4.14)个]低于对照组细胞侵袭数量[(81.45±8.09)个]，差异有统计学意义( t＝3.173， P<0.05)。实验组细胞淋巴结转移数量[(6.01±1.89)个]低于对照组细胞淋巴结转移数量[(13.50±3.09)个]，差异有统计学意义( t＝2.185， P<0.05)。Nm23-H1是miR-146a的靶蛋白。胃癌组织中Nm23-H1表达水平(0.36±0.11)低于癌旁组织中Nm23-H1表达水平(0.84±0.14)，差异有统计学意义( t＝2.850， P<0.05)。胃癌组织中Nm23-H1表达水平(0.92±0.13)低于对照组细胞Nm23-H1表达水平(0.27±0.08)，差异有统计学意义( t＝2.189， P<0.05)。 结论:miR-146a在印戒细胞型胃癌中呈高表达，通过靶向Nm23-H1调节胃印戒细胞癌细胞侵袭和转移。

目的:探讨DNA损伤激活的非编码RNA (NORAD)诱导细胞自噬对食管胃结合部腺癌(AEG)奥沙利铂耐药的影响及分子机制。方法:收集2023年1月至6月安阳市肿瘤医院诊治的进展期AEG患者AEG及其癌旁正常组织手术标本4对，应用长链非编码RNA微阵列芯片分析AEG及其癌旁组织中NORAD的表达情况。使用新鲜AEG组织标本制备肿瘤组织来源的AEG细胞系(PDC) ，构建PDC和AEG细胞系OE19的奥沙利铂耐药细胞系(PDC-R、OE19-R)，并通过转染shNORAD制备敲减NORAD的PDC-R和OE19细胞系(shNORAD PDC-R、shNORAD OE19-R)。应用生物信息学工具Starbase v3.0和DIANA-lncBase v3.0预测NORAD潜在靶点及其与微RNA-433-3p(miR-433-3p)的相互作用。PDC、PDC-R，OE19、OE19-R细胞分别共转染miR-144-3p和野生型NORAD(NORAD-WT)或突变型NORAD(NORAD-Mut)质粒，应用双萤光素酶报告实验验证NORAD与miR-433-3p的相关性。通过定量反转录聚合酶链反应(qRT-PCR)检测胃正常黏膜细胞系GES-1及AEG细胞系PDC、PDC-R、shNORAD PDC-R、OE19、OE19-R、shNORAD OE19-R中NORAD和miR-433-3p表达水平，蛋白质印迹法检测上述细胞p62和微管相关蛋白1轻链3 B-Ⅱ(LC3B-Ⅱ)的表达。采用细胞计数试剂盒-8(CCK-8)测定奥沙利铂对PDC、PDC-R、shNORAD PDC-R、OE19、OE19-R和shNORAD OE19-R细胞的细胞半数抑制浓度(IC 50)。统计学方法采用独立样本 t检验。 结果:微阵列芯片分析发现与癌旁正常组织相比，AEG中NORAD表达显著上调(差异表达倍数≥2.0, P<0.05)。生物信息学研究发现miR-433-3p是NORAD的潜在靶点。双萤光素酶报告实验结果显示，在PDC和PDC-R细胞中，NORAD-WT组的相对萤光素酶活性低于NORAD-Mut组(0.441±0.104比0.928±0.204、0.449±0.112比0.947±0.201)，差异均有统计学意义( t＝－14.74、－14.94,均 P<0.001)；OE19和OE19-R细胞中双萤光素酶报告实验结果与PDC细胞系相同。qRT-PCR检测结果显示，NORAD在GES-1细胞中的相对表达量(1.016±0.213)低于PDC细胞(2.194±0.322)和PDC-R细胞(4.040±0.336)，且在PDC细胞中相对表过量低于PDC-R细胞，差异均有统计学意义( t＝－14.94、－37.21、－19.43，均 P<0.001)；在shNORAD PDC-R细胞中的相对表达量(0.290±0.165)则低于PDC-R细胞，差异有统计学意义( t＝－49.05, P<0.001)。miR-433-3p在GES-1细胞中的相对表达量(1.017±0.248)高于PDC细胞(0.470±0.156)和PDC-R细胞(0.203±0.045)，且PDC细胞中的相对表达量高于PDC-R细胞，差异均有统计学意义( t＝9.15、15.85、8.11,均 P<0.001)，在shNORAD PDC-R细胞中的相对表达量(0.699±0.256)也高于PDC-R细胞，差异有统计学意义( t＝9.37, P<0.001)。蛋白质印迹法检测结果显示，PDC-R中LC3B-Ⅱ相对表达量高于PDC细胞(0.426±0.060比0.212±0.041)，shNORAD PDC-R细胞中LC3B-Ⅱ的相对表达量(0.155±0.029)低于PDC细胞，差异均有统计学意义( t＝8.70、－79.45，均 P<0.001)；而p62在各细胞系中表现呈相反趋势，在PDC-R中相对表达量低于PDC(0.205±0.031比0.311±0.040)，在shNORAD PDC-R中的相对表达量(0.504±0.084)高于PDC，差异均有统计学意义( t＝－31.19、62.80，均 P<0.001)。在OE19细胞系的原始细胞、耐药细胞和NORAD敲减细胞中NORAD和miR-433-3p，以及LC3B-Ⅱ和p62表达变化规律与PDC细胞系相似。CCK-8评估靶细胞活力发现，奥沙利铂对PDC、PDC-R和shNORAD PDC-R细胞的IC 50值分别为14.28、22.27和2.51 μg/mL，对OE19、OE19-R和shNORAD OE19-R细胞的IC 50值分别为3.95、8.12和1.89 μg/mL。 结论:NORAD在AEG组织及细胞中呈高表达；在奥沙利铂耐药的细胞呈过表达，而且增加了细胞的自噬活性。敲减NORAD后AEG细胞自噬活性受到抑制，而且AEG细胞对奥沙利铂的敏感性增加。

微阵列蛋白芯片是研究蛋白质与蛋白质相互作用和识别疾病相关自身抗原的平台，也可以高通量的形式检测抗原与抗体之间免疫结合反应。该方法是一种微型化的固相免疫检测方法，在肿瘤、感染性疾病、自身免疫性疾病及变态反应性疾病的筛查、辅助诊断和治疗监测中逐渐得到临床认可。该共识对以平面基质为载体，采用化学发光法检测的蛋白芯片的临床应用进行规范化和标准化。

目的:通过研究壳多糖酶3样蛋白1（CHI3L1）在原发性肝细胞癌（HCC）外周血、肝癌及配对癌旁组织中的表达水平，探讨CHI3L1在辅助原发性HCC临床管理中的价值。方法:回顾性研究。纳入2013至2017年在海军军医大学第三附属医院就诊的HCC患者405例，同时纳入肝硬化患者112例、正常体检（NC）者114例分别作为疾病和健康对照，酶联免疫法（ELISA）检测外周血CHI3L1蛋白水平。收集经病理确诊为原发性肝癌患者的肿瘤组织及配对癌旁组织90对，制成组织芯片，应用免疫组化染色分析HCC患者组织中CHI3L1的表达情况。采用Mann-Whitney U检验或Kruskal Wallis H检验比较各组差异，相关性分析采用Pearson双变量相关分析，癌组织和癌旁组织比较采用配对秩和检验。 结果:外周血中肝硬化组、HCC组、NC组CHI3L1蛋白中位数（四分位数）分别为195.8（103.3，330.4）、118.2（74.9，201.0）及46.8（30.7，66.4）μg/L，肝硬化组CHI3L1蛋白水平显著高于HCC组和正常对照组（ Z=5.186、12.928， P均<0.001），HCC组CHI3L1蛋白水平显著高于正常对照组（ Z=10.788， P<0.001），HCC组中CHI3L1水平与是否合并肝硬化无关（ Z=-0.286， P=0.775）；血清CHI3L1水平与肝纤维化相关标志物[透明质酸（HA）、Ⅲ型前胶原N端肽（PⅢNP）、Ⅳ型胶原蛋白（Ⅳ-C）、FIB-4指数]呈正相关（ r=0.202、0.159、0.299、0.221， P均<0.05），与白蛋白（ALB）呈负相关（ r=-0.326， P<0.05），与丙氨酸氨基转移酶（AST）、凝血酶原时间（PT）呈正相关（ r=0.138、0.160， P均<0.05），与肿瘤直径呈正相关（ r=0.284， P<0.05），与中国肝癌的分期方案分期（CNLC）分期相关[晚期组CHI3L1水平为125.2（81.9，228.5）μg/L，高于早期组的112.0（70.2，169.2）μg/L（ Z=-2.326， P=0.018）]，而与微血管侵犯（ Z=-1.531）、肿瘤包膜（χ 2=0.818）无明显相关关系（ P均>0.05）。73对HCC组织标本中，癌组织CHI3L1表达阳性率为78%（57/73），癌旁组织CHI3L1表达阳性率为83%（61/73），配对分析比较癌组织中染色强度评分1.5（1.5，2.0）和癌旁组织染色强度评分1.5（1.5，2.5）发现癌旁组织染色强度高于癌组织（ Z=-2.053， P=0.040）。 结论:原发性肝细胞癌CHI3L1蛋白的组织来源包括癌组织和癌旁组织，检测血清CHI3L1水平有助于肝癌患者肿瘤负荷评估和疾病分层管理。

目的:探讨Wolf-Hirschhorn综合征(Wolf-Hirschhorn syndrome，WHS)胎儿的产前超声表型特征，并分析胎儿生长受限(fetal growth retardation，FGR)表型的关键区域。方法:回顾2262例产前超声异常胎儿的染色体核型和染色体微阵列分析结果，总结WHS胎儿的产前超声表型特征及其4p缺失片段的差异，并结合文献报道的孤立性4p缺失的WHS病例，分析4p缺失片段的最小重叠区域(smallest region of overlap，SRO)，以确定FGR表型的关键区域。结果:在2262例超声异常胎儿中，共检出10例4p缺失的WHS。这10例胎儿均表现出FGR。结合文献报道的80例患者进行统计分析，结果显示WHS最常见的产前超声表型为FGR，占76.7%。对于FGR相关SRO的定位分析提示，4p16.3区1.32～1.74 Mb的位置存在一个SRO，其大小约419 kb，包含7个蛋白质编码基因： TACC3、SLBP、TMEM129、FAM53A、MAEA、UVSSA及 CRIPAK。 结论:WHS胎儿最常见的产前超声表型为FGR。4p16.3区1.32～1.74 Mb的位置可能是FGR表型的关键区域，所包含的 TACC3和 SLBP可能是FGR的候选基因。