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학술저널
저자정보
Buddham Richa (Centre for Computational Biology and Bioinformatics Amity Institute of Biotechnology Amity Universi) Chauhan Sweety (Centre for Computational Biology and Bioinformatics Amity Institute of Biotechnology Amity Universi) Narad Priyanka (Centre for Computational Biology and Bioinformatics Amity Institute of Biotechnology Amity Universi) Puniti Mathur (Centre for Computational Biology and Bioinformatics Amity Institute of Biotechnology Amity Universi)
저널정보
한국미생물생명공학회 Journal of Microbiology and Biotechnology Journal of Microbiology and Biotechnology 제32권 제3호
발행연도
2022.3
수록면
365 - 377 (13page)
DOI
10.4014/jmb.2108.08007

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Mammalian target of rapamycin (mTOR) is a serine-threonine kinase member of the cellular phosphatidylinositol 3-kinase (PI3K) pathway, which is involved in multiple biological functions by transcriptional and translational control. mTOR is a downstream mediator in the PI3K/Akt signaling pathway and plays a critical role in cell survival. In cancer, this pathway can be activated by membrane receptors, including the HER (or ErbB) family of growth factor receptors, the insulin-like growth factor receptor, and the estrogen receptor. In the present work, we congregated an electronic network of mTORC1 built on an assembly of data using natural language processing, consisting of 470 edges (activations/interactions and/or inhibitions) and 206 nodes representing genes/proteins, using the Cytoscape 3.6.0 editor and its plugins for analysis. The experimental design included the extraction of gene expression data related to five distinct types of cancers, namely, pancreatic ductal adenocarcinoma, hepatic cirrhosis, cervical cancer, glioblastoma, and anaplastic thyroid cancer from Gene Expression Omnibus (NCBI GEO) followed by pre-processing and normalization of the data using R & Bioconductor. ExprEssence plugin was used for network condensation to identify differentially expressed genes across the gene expression samples. Gene Ontology (GO) analysis was performed to find out the over-represented GO terms in the network. In addition, pathway enrichment and functional module analysis of the protein-protein interaction (PPI) network were also conducted. Our results indicated NOTCH1, NOTCH3, FLCN, SOD1, SOD2, NF1, and TLR4 as upregulated proteins in different cancer types highlighting their role in cancer progression. The MCODE analysis identified gene clusters for each cancer type with MYC, PCNA, PARP1, IDH1, FGF10, PTEN, and CCND1 as hub genes with high connectivity. MYC for cervical cancer, IDH1 for hepatic cirrhosis, MGMT for glioblastoma and CCND1 for anaplastic thyroid cancer were identified as genes with prognostic importance using survival analysis.
#mTORC1 network #differentially expressed genes #gene and pathway enrichment #survival analysis

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