SETD8对骨肉瘤细胞的生物学影响及机制研究

发布时间：2020-08-12 10:40

【摘要】：目的:探究siRNA下调含SET结构域(赖氨酸甲基转移酶)8(SETD8)基因表达对骨肉瘤MG-63细胞增殖、凋亡、侵袭和迁移的影响及分子机制,并可能通过抑制Wnt/β-catenin信号通路调控骨肉瘤MG-63细胞的上述生物学行为。方法:(1)采用脂质体转染法将特异性针对SETD8基因的siRNA转入骨肉瘤MG-63细胞中,该组标记为SETD8-siRNA组或实验组;以构建沉默SETD8基因表达的MG-63细胞系,将杂序siRNA转入骨肉瘤MG-63细胞中,该组标记为control-siRNA组或对照组;未经siRNA转染的MG-63细胞,该组标记为未转染组或空白组。用CCK-8细胞毒性活性检测法检测上述三组骨肉瘤MG-63细胞的增殖情况,用平板克隆法检测各组的MG-63细胞的克隆情况,用AO-EB荧光双染色法检测各组细胞凋亡情况。用实时荧光定量PCR法检测MG-63细胞中增殖及凋亡相关分子β-catenin,cyclinD1,caspase-9及bcl-2的mRNA的表达水平,并用蛋白质印迹法检测MG-63细胞中上述分子的蛋白表达情况。(2)采用脂质体转染法将特异性针对SETD8基因的siRNA转入骨肉瘤MG-63细胞中,该组标记为SETD8-siRNA组或实验组;以构建沉默SETD8基因表达的MG-63细胞系,将杂序siRNA转入骨肉瘤MG-63细胞中,该组标记为control-siRNA组或对照组;未经siRNA转染的MG-63细胞,该组标记为未转染组或空白组。用划痕愈合法检测上述各组MG-63细胞的迁移能力,用Transwell小室法检测三组中MG-63细胞的侵袭及迁移情况。用实时荧光定量PCR法检测MG-63细胞中侵袭及迁移相关分子vimentin和mmp-3的mRNA的表达水平,并用蛋白质印迹法检测MG-63细胞中上述分子的蛋白表达情况。结果:(1)SETD8基因转染入骨肉瘤MG-63细胞后,实验组SETD8基因的mRNA及蛋白表达较对照组及未转染组组均下调(P0.05)。CCK-8实验结果显示,SETD8-siRNA组较control-siRNA组及未转染组,细胞的增殖能力明显下降(P0.05)。平板克隆结果显示,SETD8-siRNA组较control-siRNA组及未转染组,细胞自我克隆能力显著降低(P0.05)。AO-EB染色实验结果显示,SETD8-siRNA组较control-siRNA组及未转染组来说,细胞凋亡情况明显增多。此外,实时荧光定量PCR实验显示,在实验组中,β-catenin,cyclinD1和bcl-2的mRNA的表达水平较对照组及空白组明显下降(P值均0.05),而caspase-9mRNA的表达水平较对照组及空白组显著上调(P0.05)。蛋白质印迹法实验结果显示,SETD8-siRNA组中β-catenin,cyclinD1和bcl-2蛋白的相对表达水平较control-siRNA组及未转染组明显减小(P值均0.05),而caspase-9蛋白的表达水平显著增加(P0.05)。(2)划痕愈合实验显示,SETD8-siRNA组中的骨肉瘤细胞迁移能力较其余两个组而言,明显下降(P0.05)。Transwell小室法测得的结果显示,实验组中MG-63细胞的侵袭及迁移能力较对照组及空白组明显降低(P0.05)。另外,经实时荧光定量PCR实验测得,在SETD8-siRNA组中,vimentin及mmp-3的mRNA的相对表达水平较control-siRNA组及未转染组显著下降(P值均0.05),对应的vimentin及mmp-3蛋白,在实验组中的表达量也远低于对照组及空白组(P值均0.05)。结论:(1)下调SETD8基因表达可抑制骨肉瘤MG-63细胞的增殖能力并诱导骨肉瘤MG-63细胞产生凋亡。(2)下调SETD8基因表达可抑制骨肉瘤MG-63细胞的侵袭及迁移能力。(3)SETD8基因可能通过Wnt/β-catenin信号通路调控骨肉瘤MG-63细胞的上述生物学行为。
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：R738.1
【图文】：

Kohonen 神经网络模型和 MEA-Elman 神经网络模型进行验证，数据集，哪种模型的准确率更高，从而判断对于 KDD Cup-99 数据类的方法更优还是分类的方法更优。对遗传算法降维的仿真结果具有代表性的三组降维后的数据集。1）降维后的第一组数据集：经过算法的迭代，共筛选出 20 维输入数字代表在原 KDD Cup-99 数据集中的数据维度，不出现的数字示遗传算法经过迭代比对，认为这些维度的数据对于建模的影响不能导致模型的准确率降低，因此将这些维度的数据排除出去。筛据集输入自变量的编号如图 4-4 所示：1 2 3 7 10 11 12 13 14 1521 24 25 26 27 28 32 35 37 38图 4-4 降维后第一组数据集维度群适应度进化曲线如图 4-5 所示：

图 4-7 第二组数据集种群适应度进化曲线3）降维后的第三组数据集：经过算法的迭代，共筛选出 24 维输入的第三组数据集输入自变量的编号如图 4-8 所示： 2 7 9 10 11 13 15 16 17 23 24 26 29 30 32 34 35 371938图 4-8 降维后第三组数据集维度群适应度进化曲线如图 4-9 所示：

第三组数据集种群适应度进化曲线

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本文编号：2790428