Dokument: Epigenetische Veränderungen im Prostatakarzinom - eine in silico Analyse

Titel:	Epigenetische Veränderungen im Prostatakarzinom - eine in silico Analyse
URL für Lesezeichen:	https://docserv.uni-duesseldorf.de/servlets/DocumentServlet?id=46881
URN (NBN):	urn:nbn:de:hbz:061-20180903-093643-4
Kollektion:	Dissertationen
Sprache:	Deutsch
Dokumententyp:	Wissenschaftliche Abschlussarbeiten » Dissertation
Medientyp:	Text
Autor:	Bastian, Klaus-Marius [Autor]
Dateien:	[Dateien anzeigen] Adobe PDF [Details] 3,29 MB in einer Datei [ZIP-Datei erzeugen] Dateien vom 29.08.2018 / geändert 29.08.2018
Beitragende:	Prof. Dr. rer. nat. Schulz, Wolfgang A. [Gutachter] Univ.-Prof. Dr. Wieczorek, Dagmar [Gutachter]
Dewey Dezimal-Klassifikation:	600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften » 610 Medizin und Gesundheit
Beschreibungen:	In der Krebsforschung haben DNA-Microarrays zur Diagnostik und zur Erforschung der differentiellen Genexpression wichtige Informationen geliefert. Die Menge der generierten Daten stellt die Wissenschaft vor neue Aufgaben, nämlich sie komplett auszuwerten oder mit anderen Datensätzen zu vergleichen. Auch für das Prostatakarzinom (PCa) hat sich diese Methodik etabliert und liefert wichtige neue Erkenntnisse für sein Entstehen oder sogar die Therapie. In dieser Arbeit wurden mit Hilfe der Microarray-Datenbank Oncomine® alle bekannten elterlich genomisch geprägten Gene auf ihre Expression im Prostatakarzinomgewebe im Vergleich zum Normalgewebe analysiert. Davon waren 52 Gene in mindestens zwei Microarray-Studien untersucht worden; 10 Gene konnten in der Datenbank nicht gefunden werden. Bei 12 Genen wurde eine statistisch signifikante (p<0,05) bis hochsignifikante (p<0,001) Veränderung der Genexpression von Tumor- gegenüber Normalgeweben gefunden; bei 9 der 12 Gene wurde eine verminderte Expression im Karzinomgewebe festgestellt. Eine weitere Analyse über die COPA-Methode ergab, dass sich lediglich die Genexpressionsveränderungen der elterlich geprägten Gene auf Chromosom 7q und 10q über Veränderung der DNA-Kopienzahl erklären lassen könnten. Alle in Oncomine® gefundenen Veränderungen konnten in einem Validierungs-Datensatz zumindest im Trend bestätigt werden. In einer Clusteranalyse konnten kleine Gruppen von zwei bis fünf Genen in einem Cluster zusammengeführt werden. Die Daten der vorliegenden in silico Analyse zeigen, dass eine spezifische Untergruppe von elterlich geprägten Genen im Prostatakarzinomgewebe, wahrscheinlich durch epigenetische Mechanismen, dereguliert ist. Die meisten dieser Gene gehören einem Netzwerk an, welches in seiner Gesamtheit das embryonale Wachstum und die Entwicklung reguliert; einige Mitglieder beeinflussen zudem den Zellzyklus. Überraschenderweise wurde ein neues potentielles Markergen im PCa gefunden: PPP1R9A, dessen Expression mit bekannten Markern des PCa korreliert, könnte ein interessantes Forschungsobjekt darstellen. In cancer research DNA microarrays have provided much information for diagnosis and investigation of differential gene expression. The amount of data generated represents a new challenge, particularly in terms of complete evaluation of data and of comparing data sets with one another. This method has also been established for investigating prostate cancer (PCa) and has provided important new findings on carcinogenesis or even therapy. In this study all known imprinted human genes were analyzed for their expression in prostate carcinoma tissue compared to healthy tissue using the commercially available microarray database Oncomine®. Of these, 52 genes were studied in at least two microarray studies; 10 genes could not be found in the database. In 12 genes, a statistically significant (p <0.05) to highly significant (p <0.001) change in gene expression was found in tumor tissues. For 9 of the 12 genes reduced expression in carcinoma samples was detected. An additional analysis using the COPA method showed that only gene expression changes of the imprinted genes on chromosomes 7q and 10q could be explained by a change in DNA copy number. All genetic changes found in Oncomine® were confirmed in a validation dataset. In a cluster analysis, small groups of two to five genes were grouped together. The data of this in silico analysis showed that a specific subgroup of imprinted genes in prostate cancer is deregulated probably by epigenetic mechanisms. Most of these genes belong to a network which regulates embryonic growth and development; some members also influence the cell cycle. Surprisingly, a new potential PCa marker gene was found: PPP1R9A, whose expression correlates with known PCa biomarkers, could be an interesting subject for PCa research.
Lizenz:	Urheberrechtsschutz
Fachbereich / Einrichtung:	Medizinische Fakultät
Dokument erstellt am:	03.09.2018
Dateien geändert am:	03.09.2018
Promotionsantrag am:	18.01.2018
Datum der Promotion:	28.08.2018