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- gene expression profiling (1)
- genome reorganization (1)
- pancreatic ductal adenocarcinoma (1)
Tumor development is known to be a stepwise process involving dynamic changes that affect cellular integrity and cellular behavior. This complex interaction between genomic organization and gene, as well as protein expression is not yet fully understood. Tumor characterization by gene expression analyses is not sufficient, since expression levels are only available as a snapshot of the cell status. So far, research has mainly focused on gene expression profiling or alterations in oncogenes, even though DNA microarray platforms would allow for high-throughput analyses of copy number alterations (CNAs).
Tumorentstehung ist ein Prozess, bei dem die Abläufe innerhalb der Zelle schrittweise verändert werden. Die vielfältigen Interaktionen bei der Tumorentstehung sind jedoch bislang nicht vollständig erforscht. Bisher wurden vorwiegend Genexpressionsanalysen genutzt, die jedoch nur eine Zeitaufnahme aller Genexpressionen innerhalb der Zelle darstellen und somit allein nicht ausreichend zur Charakterisierung eines Tumors. Wir haben mithilfe von Affymetrix Mouse Diversity Genotyping Microarrays Mausbrustdrüsengewebe entsprechend unserem Dreistufen-Mausmodell analysiert und die Kopienzahländerungen berechnet. Wir fanden eine zunehmende stufenweise Änderung von den transgenen zu den Tumorproben. Die Berechnung von chromosomalen Segmenten mit gleicher Kopienzahl zeigte deutliche Fragmentmuster. Unsere Analysen zeigen, dass die Tumorentstehung ein schrittweiser Prozess ist, der sowohl durch Amplifikationen als auch Deletionen chromosomaler Abschnitte definiert ist. Wir fanden charakteristisch konservierte Fragmentierungsmuster und individuelle Unterschiede welche zur Tumorgenese beitragen.
We have re-analyzed previously published gene expression data from ninety-four pancreatic ductal adenocarcinomas (PDAC) samples. We determined the gene expression profile of genes differentially expressed in PDAC compared to non-malignant pancreatic tissue. Using the 100 top-ranked genes, we were able to discriminate between PDAC and non-malignant pancreatic tissue. A hierarchical cluster analysis revealed only a 6 % false discovery rate. The prognostic strength of these discriminative genes was underscored by a SVM classification and 3-fold cross validation with an 89 % correct class assignment. The annotation of the 100 top-ranked genes revealed that most of the genes were involved in the processes of signal transduction, cell adhesion, extracellular matrix organization and cell migration. The most greatly affected signal cascade was the transforming growth factor β receptor signaling pathway, which was significantly enriched in the top-ranked genes. Furthermore, we identified eleven genes that were associated with good prognosis.