组蛋白去甲基化酶KDM7A在ER(+)乳腺癌中的功能及其机制研究

来源 :安徽理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:tzt333333
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
1.研究背景与意义乳腺癌是女性最为常见的恶性肿瘤,居我国女性恶性肿瘤发病率的首位,严重危害女性的身心健康。其中最常见的类型是Luminal型乳腺癌,约占60%-70%,因雌激素受体(estrogen receptor,ER)表达阳性,所以通常采用抗雌激素药物他莫西芬进行内分泌治疗。乳腺癌的发生常伴有遗传学和表观遗传学的改变,表观遗传调控可能对乳腺癌具有潜在的治疗和改善预后作用。表观遗传学中组蛋白修饰(histone modification)可通过影响组蛋白与DNA双链的亲和性,从而改变染色质的疏松或凝集状态,或通过影响其他转录因子与结构基因启动子的亲和性来发挥基因转录调控作用。赖氨酸去甲基化是组蛋白常见的修饰方式之一。目前,已经在人类基因组中发现20多种组蛋白赖氨酸去甲基化酶(lysine demethylases,KDMs),主要分为赖氨酸特异性脱甲基酶(lysine specific demethylase,LSD)和 Jmjc(jumonji domain containing protein)两大家族。组蛋白去甲基化酶KDM7A是可以脱去组蛋白甲基化修饰的一类酶,是近年来新发现的组蛋白去甲基化酶,能特异性作用于H3K9me2和H3K27me2位点,属于组蛋白去甲基化酶Jmjc家族成员。最新的研究发现,KDM7A可以维持三阴性乳腺癌细胞的干性,抑制凋亡。在SUM159PT和MDA—MB—231乳腺癌细胞中敲低KDM7A后,三阴性乳腺癌细胞的干性功能明显降低。KDM7A的敲低也能通过下调三阴性乳腺癌细胞中的凋亡相关因子BCL2的水平和BAD的磷酸化从而促进细胞凋亡。但是增殖实验CCK-8、平板克隆以及软琼脂培养实验结果显示,KDM7A不影响三阴性乳腺癌细胞增殖。但是,另外一项研究结果显示,在激素敏感性前列腺癌中,KDM7A与雄激素受体(androgen receptor,AR)存在相互作用,促进癌细胞的增殖。基于以上的研究背景,探讨KDM7A在雌激素受体表达阳性的Luminal型乳腺癌中的新功能及其调控机制,可能会作为治疗雌激素受体表达阳性乳腺癌的新方向,为Luminal型乳腺癌患者的临床治疗提供新的思路。2.本文主要研究内容本文针对KDM7A在雌激素受体表达阳性的Luminal型乳腺癌中的功能及其调控机制进行了研究。首先,组蛋白去甲基化酶KDM7A在雌激素受体表达阳性的Luminal型乳腺癌中与雌激素受体ERα是否存在内外源性的相互作用,在加入雌二醇后,相互作用是否会发生变化。其次,KDM7A对Luminal型乳腺癌细胞的增殖方面是否产生影响。最后,KDM7A影响Luminal型乳腺癌细胞增殖的机制探讨。3.结果通过KDM7A对Luminal型乳腺癌功能和作用机制的研究,我们得到以下结论:(1)组蛋白去甲基化酶KDM7A与雌激素受体ERα存在相互作用,并且在雌二醇作用下,它们之间的相互作用会增强;(2)雌二醇刺激下组蛋白去甲基化酶KDM7A明显抑制Luminal型乳腺癌细胞的增殖;(3)雌二醇刺激下组蛋白去甲基化酶KDM7A明显抑制ERα靶基因MMP3、PCP4以PDZK1的表达。4.结论组蛋白去甲基化酶KDM7A与雌激素受体ERα相互作用,并且在雌二醇刺激下相互作用发生增强,抑制ERα靶基因MMP3、PCP4以PDZK1的表达,从而抑制Luminal型乳腺癌细胞增殖。我们的研究阐明了 KDM7A在Luminal型乳腺癌细胞增殖调控中的新功能。图[8]表[5]参[22]
其他文献
土壤是一种重要的环境资源,有机质是衡量土壤肥沃度的重要标准,因此预测土壤有机质含量具有重要意义。相比传统的实地网格采样预测方法,通过遥感技术预测有机质含量具有成本低、效率高、预测精度较高的特点。本文以江西省乐安河及其径流附近的土壤有机质为研究对象,以Landsat5TM单影像的光谱反射率和植被指数为输入特征建立遗传算法优化的SVR、BP模型和改进鱼群算法优化的SVR、BP模型;并通过GIS技术提取
图论这一学科是应用数学中非常重要的一个分支。图论所涉及的领域极其广泛,众多领域的研究工作者都对其进行了深入研究。为了对图的性质进行研究,人们把邻接矩阵和拉普拉斯矩阵引入了进来。这两种矩阵都与图的结构有着密切的联系。综合对比图的拉普拉斯矩阵特征值、邻接矩阵特征值,前者与图性质结构有密切关系,它反映了图的图论性质,所以很多学术研究围绕拉普拉斯矩阵特征值展开一系列讨论和分析,并得到丰富的研究成果。不难看
金属氧化物半导体气体传感器在远程监测低浓度挥发性有机物气体方面发挥着举足轻重的作用,被广泛地应用到环保、医疗、工业生产等领域。在众多金属氧化物半导体气体传感器中,In2O3基气体传感器因电导率高、响应活性高、性能稳定等特点使其有巨大的发展空间。但纯In2O3传感器存在选择性差、响应温度高等问题,致使其满足不了实际应用的条件。为了优化In2O3基传感器的响应以及实现远程监测的目标,论文从优化气体传感
高维多目标进化算法是多目标进化算法中较有价值和难度的研究课题。近年来,基于经典多目标算法被相继改进以用于高维多目标优化。如基于NSGA-Ⅱ的NSGA-Ⅲ和基于MOEA/D的算法等。但这些算法在优化高维多目标问题时,无论在收敛性还是在分布性方面,都存在着各种各样的缺陷,性能有不同程度的下降。本人在前人的研究基础上,对几种典型的高维多目标进化算法做了一点研究和改进。具体如下:(1)对于经典的MOEA/
生物质作为一种非常重要的可再生能源,我国作为一个农业大国,生物质资源储量特别丰富,稻壳作为生物质能源的一种,合理利用稻壳对于提高广大农民的收入,以及减少环境污染等问题具有特别的意义。在生物质利用之前对其进行干燥预处理,可有效提高生物质能的品质。为了对稻壳进行干燥,以盘式干燥机作为研究对象,主要研究了盘式干燥机加热盘,加热盘作为盘式干燥机中的核心元件,也是盘式干燥机系统易发生故障的主要部件。加热盘内
非线性以及时滞普遍存在于实际控制系统中,如电力、通讯、网络传输,机械传输等系统以及冶金工业过程,并且影响系统的性能和稳定性。因此,研究具有时滞的非线性控制系统具有重要的意义。鉴于以上考虑,本文采用Pade逼近法、动态面控制(DSC)技术,神经网逼近技术,研究一类具有短时滞的不确定非线性系统自适应控制设计问题。本文的主要工作如下(1)研究一类具有输入时滞和扰动的不确定非线性系统的自适应跟踪控制问题。
图书馆是高等院校最为重要的学术场所之一,数以百万计的图书为师生的学习和科研提供了丰富的资源;然而面对海量的馆藏图书,简单的图书检索难以针对性的提供个性化服务,无法有效地帮助读者在海量图书资源中找到其所偏好的图书,致使高校图书馆中馆藏图书重藏轻用现象日益突出。个性化推荐技术可以挖掘读者的潜在需求,能主动给读者推荐其可能偏好的图书,进而提升高校图书馆的整体借阅率。因此,研究高校图书馆个性化推荐算法具有
流程挖掘代表了一个重要的研究和工业主题,包括对企业完整的运营过程进行建模、从事件日志中提取知识建立真实执行模型、对业务流程的相关数据进行分析以提取有用的信息等等。随着越来越多的过程感知信息系统的实现,越来越多基于系统的数据被记录下来,从而流程挖掘相关技术的需求量也在增高。由于大多数信息系统允许一定数量的灵活性和偏差,流程挖掘中的一致性检测便有了适用价值,对齐也逐渐演变成衡量一致性的主要途径。当前的
碳材料,如富勒烯、石墨烯和碳纳米管等自合成以来,就一直备受研究者们的关注。近年来,随着计算科学,计算能力以及实验设备和方法等迅猛发展,使得一系列性能各异的碳材料被预测并合成出来。T-carbon是于2011年理论预测的三维碳材料,并于2017年被成功合成。因此,T-carbon作为理论预测与实验合成的完美结合,吸引了一大批研究者的目光。在本论文中,基于第一性原理计算,探究了 T-carbon在温度
准确掌握煤层上覆松散含水层渗透破坏特征是留设防砂煤(岩)柱下安全采煤重要理论依据。但目前判定含水层渗透破坏的水力梯度计算相关研究成果较少,对判定突水溃砂造成困难。为此,本文针对松散承压含水层下采煤所引发的突水溃砂问题,首先将含水层突水溃砂视为一维沟渠流,建立承压转无压沟渠流微分方程并给出解析式;同时在数值模拟中建立渗透率-体积应变耦合方程,研究渗透系数的演化过程,最后以涡北矿勘探原始数据为基础,通