生物信息学方法预测COL4A1在胃癌中的表达及临床预后意义

●临床研究●

生物信息学方法预测COL4A1在胃癌中的表达

及临床预后意义

陈　瑶1，王　伟2，王　亮1，何　杰1*

（1安徽省肿瘤医院病理科，安徽 合肥，230031；2中国科学技术大学附属第一医院肿瘤内科，安徽 合肥，230001）摘要：目的　探索Ⅳ型胶原蛋白α1（COL4A1）在胃癌中的表达水平及临床预后意义。方法　利用GEPIA、Oncomine、Kaplan-Meier Plotter等生物信息学在线分析网站，挖掘分析大型癌症公共数据TCGA及GEO中胃癌患者COL4A1的mRNA及蛋白表达信息，并采用Kaplan-Meier法进行生存分析，进一步应用DAVID及String在线工具分析COL4A1的可能信号通路及构建蛋白互作网络。结果　GEPIA、Oncomine及Kaplan-Meier Plotter数据库（分别源于TCGA和GEO数据）分析结果显示，与正常对照组相比，COL4A1基因在胃癌中呈现明显高表达（P<0.05）。免疫组织化学检测结果显示，COL4A1蛋白在胃癌中亦呈高表达。Kaplan-Meier单因素生存分析结果显示，与低表达组相比，COL4A1高表达组胃癌患者的总生存时间显著减少（P<0.05）。DAVID网站富集分析结果显示，COL4A1在胃癌中的作用机制可能与ECM受体相互作用等通路有关。结论　COL4A1在胃癌组织中高表达，并与胃癌患者不良预后相关，未来可能成为胃癌治疗的潜在新靶点。

关键词：胃癌；Ⅳ型胶原蛋白α1；预后；生物信息学；免疫组化标记；信号通路富集中图分类号：R735.2，R34　文献标识码：A　文章编号：2095-12（2019）04-0626-07doi：10.3969/j.issn.2095-12.2019.04.20

Expression and Clinical Prognosis of COL4A1 in Gastric Cancer Based on

Bioinformatics Prediction

CHEN Yao 1, WANG Wei 2, WANG Liang 1, HE Jie 1*

(1 Department of Pathology, Anhui Cancer Hospital, Hefei, Anhui, 230031, China; 2 Department of Medical Oncology, the First Affiliated Hospital of China University of Science and Technology (USTC), Hefei, Anhui, 230001, China)

Abstract: Objective To investigate the expression level and clinical prognosis of collagen type Ⅳ alpha 1 (COL4A1) in gastric can-cer. Methods The bioinformatics online analysis sites such as GEPIA, Oncomine and Kaplan-Meier Plotter were applied to analyze the mRNA and protein expression of COL4A1 in gastric cancer based on TCGA and GEO data. The Kaplan-Meier method was used for survival analysis. Further, the DAVID and String online tools were applied to analyze the possible regulatory signaling pathways of COL4A1 and to construct a protein interaction network. Results The GEPIA, Oncomine, and Kaplan-Meier Plotter databases (derived from TCGA and GEO data, respectively) showed that the COL4A1 gene was significantly higher in gastric cancer than in the normal control group (P<0.05). IHC investigation confirmed that the COL4A1 protein in gastric cancer was also highly expressed. Kaplan-Meier univariate survival analysis of TCGA and GEO data showed that the overall survival time of gastric cancer patients with high expression of COL4A1 was significantly lower than that of low expression group (P<0.05). The DAVID website enrichment analysis found that its mechanism may be related to pathways such as ECM receptor interaction. Conclusion COL4A1 was highly expressed in gastric cancer tissues and associated with poor prognosis of gastric cancer patients. It may become a potential new target for the treatment of gastric cancer patients in the future.

Key words: Gastric cancer; Collagen type Ⅳ alpha 1; Prognosis; Bioinformatics; IHC; Signal pathway enrichment

前言

　　胃癌是世界范围内最常见的恶性消化道肿瘤

之一，发病率和死亡率均占恶性肿瘤第二位［1］。侵袭和转移是导致胃癌术后复发及患者死亡的主要

*

作者简介：陈瑶，女，住院医师，研究方向：肿瘤病理，Email：cy20181008@163.com。

通讯作者：何杰，女，博士，主任医师，博士生导师，研究方向：肿瘤病理，Email：hejie2005g@sina.com。

肿瘤药学2019年8月第9卷第4期　Anti-tumor Pharmacy, August 2019, Vol. 9, No. 4- 627 -

原因。Ⅳ型胶原蛋白α1（collagen type Ⅳ alpha 1，COL4A1）属于IV型胶原蛋白家族，包含三个结构域，是构成基底膜的重要成分［2］。近来有研究发现［3-6］，COL4A1在乳腺浸润性导管癌、膀胱癌、成骨细胞肿瘤中异常表达，并与肿瘤侵袭、转移等密切相关。但目前有关COL4A1在胃癌中的研究较少。鉴于此，本研究采用生物信息学的方法，通过TCGA、GEO等数据库挖掘分析COL4A1在胃癌中的表达及其潜在的临床预后意义。

1　材料与方法

1.1　COL4A1在TCGA胃癌数据中的分析方法　GEPIA数据库（http：//gepia.cancer-pku.cn/index.html）可以对TCGA中肿瘤的基因表达信息等进行交互分析，包括肿瘤和正常组织间差异表达谱分析、剖面绘制、病理分期、患者生存分析、相似基因检测分析和降维分析等［7］。我们首先利用该在线工具对胃癌中的COL4A1基因表达情况进行挖掘预测，筛选模块及主要分析条件如下：“Expression DIY”模块：Boxplot中选择“COL4A1”、“STAD”及。

1.2　COL4A1在GEO胃癌数据中的分析方法　Oncomine数据库（https：//www.oncomine.org/）是一个基于基因芯片的数据库和整合数据挖掘平台，可根据需求设定筛选和挖掘数据的条件［8］。本研究设定的筛选条件为：①“Gene：COL4A1”；②Gastric Cancer vs. Normal Analysis”；③“Data Type：mRNA”；④临界值设定为默认条件P<1E-4，Fold Change>2，Gene Rank=Top 10%）。将检索到的12项GEO来源的研究进行Meta分

析。最后，利用Kaplan-Meier Plotter网站［9（］http：//

kmplot.com/analysis/index.php?p=service&cancer=gastric）对其原始文献纳入的1065例胃癌患者和57例正常对照组的COL4A1表达进行分析比对，将获得的表达差异数据采用GraphPad 5.0软件进行再现。1.3　免疫组织化学染色检测COL4A1蛋白在胃癌与正常组织中的差异表达　COL4A1抗体为美国Millipore公司产品（Catalogue：AB769），相应二抗购自北京中杉金桥生物技术有限公司。采用链霉菌抗生物素蛋白-过氧化物酶连结法（SP法），石蜡

切片、烤片后常规二甲苯脱蜡、梯度酒精脱水，3% H2O2室温封闭30 min灭活内源性过氧化物酶，置于0清封闭，.01 M枸橼酸缓冲液一抗4℃孵育过夜，（pH 6.0）次日加二抗室温孵育中微波修复抗原，血60出现棕黄色颗粒为阳性细胞。

min，DAB显色，苏木素复染，中性树胶封片。以1.4　COL4A1与胃癌预后相关性的分析方法　利用GEPIA网站对COL4A1在TCGA胃癌数据中进行检索，选择“Survival” 模块：Survival Plots中选择4A1”、“Overall Survival” 及“STAD”，导出总生存曲线图。利用Kaplan-Meier Plotter在线生存分析胃癌数据工具对COL4A1的GEO胃癌数据进行生存分析［9］，导出总生存曲线图。

1.5　COL4A1潜在分子机制的预测方法　利用GEPIA网站的“Similar Genes”模块，输入4A1”、“Top#200”与“STAD Tumor”导出排名前200位的共表达基因。利用DAVID网站（https：//david.ncifcrf.gov/）对上述共表达基因进行KEGG Pathway等功能富集分析［10-11］。利用String在线工具（https：//string-db.org/）检索分析COL4A1的蛋白互作网络（PPI），并采用Cytoscape软件绘制COL4A1的蛋白互作网络图。

1.6　统计学方法　正常对照组与胃癌组的COL4A1 mRNA表达差异在GEPIA及Kaplan-Meier Plotter中采用非参数秩和检验，Oncomine中采用两样本t检验。COL4A1表达与胃癌患者预后的相关性采用Kaplan-Meier单因素生存分析。David网站富集结果采用Excel 2016绘制统计学图形，横坐标为-log10（P Value）。PPI网络采用Cytoscape软件绘制。以双侧检验P<0.05为差异有统计学意义。

2　结果

2.1　COL4A1在胃癌及正常对照组之间的表达差异　GEPIA网站共检索到408例胃癌及36例胃正常组织中的COL4A1 mRNA表达信息，结果显示COL4A1在胃癌中的mRNA表达水平显著高于正常组（P<0.05）（图1）。Oncomine数据库检索到12表达差异研究，项有关COL4AMeta1在“胃癌分析结果显示，vs.正常组”COL中的4AmRNA1基因在胃癌中显著高表达（P=1.55E-7）（图2）；进一步

“COL“COL“Match TCGA normal data”“Analysis Type：（- 628 -肿瘤药学2019年8月第9卷第4期　Anti-tumor Pharmacy, August 2019, Vol. 9, No. 4

分别检测每项研究发现，胃癌中COL4A1 mRNA表达水平显著高于正常组，差异均有统计学意义（P<0.05）（表1）。Kaplan-Meier Plotter网站共纳入6项GEO来源的胃癌数据，其中胃癌1065例，正常对照组57例，分析结果显示COL4A1在胃癌中的mRNA表达水平显著高于正常组（P=3.6E-12）（图3）。免疫组织化学染色结果显示，COL4A1蛋白在胃癌中高表达，主要定位于细胞膜及细胞浆（图4 A-D），而在正常胃组织中低表达或不表达（图4 E-H）。

图2　Oncomine检索到12项COL4A1在胃癌中高表达的

Meta分析结果

Fig. 2　Meta-analysis results of twelve studies on COL4A1 overexpression in gastric cancer searched on Oncomine

2.2　COL4A1表达水平与胃癌患者预后的关系　GEPIA网站共检索到384例含COL4A1 mRNA表达水平及患者总生存期的TCGA胃癌信息，按COL4A1 mRNA表达水平的50%取截断值，分为高表达组和低表达组，每组各192例。Kaplan-Meier

图1　COL4A1在胃癌和正常组中的mRNA表达

（P<0.05）

Fig. 1　Expression of COL4A1 in gastric cancer and normal *

group（P<0.05）

*

单因素生存分析结果显示，COL4A1 mRNA表达水平对患者的总生存时间存在显著影响；与低表达

表1　Oncomine数据库中检索到12项有关COL4A1在胃癌中的表达结果

Tab. 1　The COL4A1 expression in gastric cancer in twelve studies searched from Oncomine database

编号12

研究项目Chen GastricChen GastricChen GastricCho GastricCho GastricCho GastricCho GastricDErrico GastricDErrico GastricDErrico GastricWang GastricCui Gastric

胃癌组（例）间质型胃腺癌（57）弥漫型胃腺癌（31）间质型胃腺癌（20）混合型胃腺癌（10）弥漫型胃腺癌（6）

胃癌（80）胃腺癌（4）混合型胃腺癌（8）弥漫型胃腺癌（12）对照组（例）胃粘膜（16）胃粘膜（16）胃粘膜（16）胃组织（19）胃组织（19）胃组织（19）胃组织（80）胃粘膜（31）胃粘膜（31）胃粘膜（31）胃粘膜（12）

胃组织（3）胃组织（19）

肿瘤中的表达倍数

5.0456.2302.8843.0414.104

t14.25415.7796.13.83810.4383.2073.9723.880

P6.04E-186.43E-73.10E-70.0144.54E-1346

357

2.2501.923

8

2.6763.7057.956

101112

9

6.74310.7166.0555.853

1.61E-107.08E-140.0015.67E-60.002

4.37E-4

2.35E-4

间质型胃腺癌（26）混合型胃腺癌（4）

胃癌（12）

3.2072.276

肿瘤药学2019年8月第9卷第4期　Anti-tumor Pharmacy, August 2019, Vol. 9, No. 4- 629 -

图3　COL4A1基因在胃癌和正常组中的表达

P=3.6E-12）

Fig. 3　Expression of COL4A1 gene in gastric cancer and normal group（P=3.6E-12）

注：A-D. COL4A1蛋白在胃癌中高表达；E-H. COL4A1蛋白在正常胃组织中低表达或不表达。

图4　COL4A1蛋白在胃癌及正常胃组织中的表达Fig. 4　Expression of COL4A1 protein in gastric cancer and normal gastric tissue

组相比，COL4A1高表达组的总生存时间显著减

少，差异有统计学意义（P<0.05）（图5A）。Kaplan-Meier Plotter网站共检索到876例含COL4A1 mRNA表达水平及患者总生存期的GEO胃癌信息，按COL4A1 mRNA表达水平的50%取截断值，分为高表达组和低表达组，每组各438例。Kaplan-Meier单因素生存分析结果显示，与低表达组相比，COL4A1高表达组的总生存时间显著减少，差异有统计学意义（P<0.05）（图5B）。

注：A.基于TCGA数据；B. 基于GEO数据。

图5　COL4A1表达水平对胃癌患者生存时间的影响Fig. 5　Effects of COL4A1 expression level on the survival time of gastric cancer patients

2.3　COL4A1相关的潜在分子机制预测　为探索COL4A1基因在胃癌中高表达及其影响临床预后的潜在分子机制，利用TCGA胃癌数据检索排名前200位的COL4A1共表达基因，利用DAVID工具进行KEGG Pathway、生物学进程（BP）、细胞组分CC）及分子功能（MF）富集分析。结果显示，ECM

（（- 630 -肿瘤药学2019年8月第9卷第4期　Anti-tumor Pharmacy, August 2019, Vol. 9, No. 4

受体相互作用、局部粘附、PI3K-Akt信号通路在排名前10位的共表达基因中富集最为显著（图6）。在COL4A1蛋白互作网络图中，有蛋白互作网络节点（node）11个，网络节点之间构成互作关系的作用连线（edge）55条（图7）。

注：A. KEGG Pathway；B. 生物学进程（BP）；C. 细胞组分

CC）；D. 分子功能（MF）。

图6　DAVID网站KEGG Pathway、BP、CC、MF富集分析Fig. 6　Enrichment analysis of KEGG Pathway，BP，CC and MF on DAVID website

注：A. 利用STRING数据库分析COL4A1蛋白互作网络关

系；B. COL4A1蛋白互作网络的KEGG富集分析。

图7　COL4A1的蛋白互作网络图及互作网络的KEGG分析

Fig. 7　Protein-protein interaction network of COL4A1 and KEGG analysis

3　讨论

　　IV型胶原蛋白是基底膜的主要结构成分，其中以COL4A1含量最为丰富，存在于所有类型的基底膜中。近期研究发现COL4A1与肿瘤侵袭、转移等生物学进程密切相关。Jin等［3］研究发现，与正常乳腺上皮细胞相比，乳腺浸润性导管癌中存在478个差异表达基因；功能富集分析结果表明，大部分差异表达基因与ECM受体相互作用有关；进一步实验结果证实，COL4A1基因作为关键枢纽基因，在浸润性导管癌的增殖和集落形成中起重要作用。Miyake等［4］运用原位肿瘤模型分析人尿路上皮癌细胞系MGH-U3、UM-UC-14和UM-UC-3显示的

结节、小梁和浸润模式，并通过基因微阵列芯片鉴定出COL4A1和COL13A1两种胶原蛋白，siRNA靶向干扰COL4A1和COL13A1可显著抑制肿瘤浸润，

（肿瘤药学2019年8月第9卷第4期　Anti-tumor Pharmacy, August 2019, Vol. 9, No. 4- 631 -

肿瘤细胞产生的COL4A1和COL13A1通过诱导肿瘤出芽，在肿瘤侵袭中起关键作用。研究者还发现［5］，尿液中COL4A1和COL13A1高表达是尿路上皮癌患者膀胱内复发的危险因素。Huang等［12］采用生物信息学方法预测到COL4A1在曲妥珠单抗耐药胃癌患者中的mRNA表达水平较未耐药者显著升高，提示COL4A1高表达可诱导胃癌患者耐药。但目前有关COL4A1在胃癌中的表达及其临床预后意义尚未见详细报道。

　　本研究中通过检索大型癌症数据库中胃癌组织COL4A1的表达数据，对上述问题进行了深度挖掘分析。GEPIA、Oncomine及Kaplan-Meier Plotter数据库（源于TCGA和GEO数据）分析结果均显示，与正常对照组相比，COL4A1基因在胃癌中呈现明显高表达。免疫组织化学检测结果显示，COL4A1蛋白在胃癌中亦呈高表达，与mRNA分析结果相互印证。Kaplan-Meier单因素生存分析TCGA及GEO数据均发现，COL4A1 mRNA表达水平对患者的总生存时间存在显著影响，与低表达组相比，COL4A1高表达组的总生存时间显著减少。无独有偶，最近两项基于GEO胃癌数据的生物信息学挖掘研究［13-14］均揭示COL4A1在胃癌中高表达，并与患者预后密切相关，与本研究的结果一致。结合本研究及既往文献报道，推测COL4A1可能成为胃癌患者预后的新型生物标志物。

　　恶性肿瘤的发生、发展、侵袭和转移常伴有细胞外基质（extracellular matrix，ECM）及其细胞表面受体表达的变化［15］。胶原蛋白是ECM的主要成分，是细胞生长的依附与支架，可诱导上皮细胞增殖、分化和移行，对维持细胞间粘附、组织完整性及修复发挥重要作用［16］。为探索COL4A1基因在胃癌中的表达及其影响临床预后的潜在分子机制，本研究在TCGA胃癌数据中检索排名前200位的COL4A1共表达基因，利用DAVID工具进行KEGG Pathway、生物学进程、细胞组分及分子功能的富集分析，结果显示ECM受体相互作用、局部粘附、PI3K-Akt信号通路在排名前10位的共表达基因中富集最为显著。利用String网站及Cytoscape软件绘制COL4A1蛋白互作网络图，获得互作网络关系后，对与COL4A1形成互作网络关系的蛋白再次进

行KEGG富集分析，结果显示与前述TCGA富集分析结果类似，COL4A1互作蛋白同样富集于ECM受体相互作用、局部粘附、PI3K-Akt信号通路中，与基因表达的富集结果相互印证。以上分析结果为进一步验证COL4A1参与胃癌生物学功能的分子机制提供了一定的线索。

　　综上所述，通过对胃癌组织中COL4A1相关生物信息进行深入挖掘，发现COL4A1在胃癌组织中高表达，并与胃癌预后相关。采用数据库进行大样本分析可避免单一研究样本量过小产生的误差，为临床治疗提供重要的理论依据。

参考文献（References）

1］ Sitarz R, Skierucha M, Mielko J, et al. Gastric cancer: epidemiol-ogy, prevention, classification, and treatment ［J］. Cancer Manag

Res, 2018, 10: 239-248. doi: 10.2147/CMAR. S149619.2］ Peissel B, Geng L, Kalluri R, et al. Comparative distribu-tion of the alpha 1(IV), alpha 5(IV), and alpha 6(IV) col-lagen chains in normal human adult and fetal tissues and in

kidneys from X-linked Alport syndrome patients ［J］. J Clin Invest, 1995, 96(4): 1948-1957. doi: 10.1172/JCI118241.3］ Jin R, Shen J, Zhang T, et al. The highly expressed COL4A1

genes contributes to the proliferation and migration of the invasive ductal carcinomas ［J］. Oncotarget, 2017, 8(35): 58172-58183. doi: 10.18632/oncotarget.17345.4］ Miyake M, Hori S, Morizawa Y, et al. Collagen type IV alpha 1(COL4A1) and collagen type XIII alpha 1(COL13A1) produced in cancer cells promote tumor budding at the invasion front in human urothelial carcinoma of the bladder ［J］. Oncotarget, 2017, 8(22): 36099-36114. doi: 10.18632/oncotarget.132.5］ Miyake M, Morizawa Y, Hori S, et al. Diagnostic and prognostic role of urinary collagens in primary human bladder cancer ［J］. Cancer Sci, 2017, 108(11): 2221-2228. doi: 10.1111/cas.13384.6］ Li QS, Meng FY, Zhao YH, et al. Inhibition of microRNA-214-5p promotes cell survival and extracellular matrix for-mation by targeting collagen type IV alpha 1 in osteoblastic

MC3T3-E1 cells ［J］. Bone Joint Res, 2017, 6(8): 4-471. doi: 10.1302/2046-3758.68. BJR-2016-0208. R2.7］ Tang Z, Li C, Kang B, et al. GEPIA: a web server for cancer

and normal gene expression profiling and interactive analy-ses ［J］. Nucleic Acids Res, 2017, 45(W1): W98-W102. doi: 10.1093/nar/gkx247.8］ Rhodes DR, Yu J, Shanker K, et al. ONCOMINE: a cancer mi-croarray database and integrated data-mining platform ［J］. Neo-plasia, 2004, 6(1): 1-6. doi: 10.1016/S1476-5586(04) 80047-2.9］ Szász AM, Lánczky A, Nagy Á, et al. Cross-validation

of survival associated biomarkers in gastric cancer using transcriptomic data of 1, 065 patients ［J］. Oncotarget, 2016,

下转第652页

［［［［［［［［［- 652 -肿瘤药学2019年8月第9卷第4期　Anti-tumor Pharmacy, August 2019, Vol. 9, No. 4

［10］ 张英杰, 林岩松, 梁军, 等. 甲状腺癌失分化机制的研

究进展［J］. 中华核医学与分子影像杂志, 2014, 34(4): 327-330. doi: 10.3760/cma. j. issn.2095-2848.2014.04.016.［11］ Matsuzu K, Sugino K, Masudo K, et al. Thyroid lobectomy

for papillary thyroid cancer: long-term follow-up study of 1, 088 cases ［J］. World J Surg, 2014, 38(1): 68-79. doi: 10.1007/s00268-013-2224-1.［12］ 刘娇, 程兵, 常伟, 等. 非高危分化型甲状腺癌低剂量和

高剂量131I清甲疗效的分析［J］. 国际放射医学核医学杂志, 2016, 40(6): 419-423. doi: 10.3760/cma. j. issn.1673-4114.2016.06.004.［13］ 袁宏钧, 仲妙春, 张静霞, 等. 碘131配合选择性颈淋巴

结清除术对甲状腺癌的疗效及唾液腺功能的影响［J］. 中国普通外科杂志, 2015, 24(5): 3-7. doi: 10.3978/j. issn.1005-6947.2015.05.005.［14］ Momesso DP, Vaisman F, Yang SP, et al. Dynamic Risk Strati-fication in Patients with Differentiated Thyroid Cancer Treated

Without Radioactive Iodine ［J］. J Clin Endocrinol Metab, 2016, 101(7): 2692-2700. doi: 10.1210/jc.2015-4290.［15］ Adam MA, Pura J, Gu L, et al. Extent of surgery for papillary

thyroid cancer is not associated with survival: an analysis of 61, 775 patients ［J］. Ann Surg, 2014, 260(4): 601-605; dis-cussion 605-607. doi: 10.1097/SLA.0000000000000925. 　　收稿日期: 2018-11-24　校稿: 王娟　李征　于静

［4］

［5］

［6］

［7］

［8］

［9］

10.3969/j. issn.1671-7171.2016.02.038.

Angell TE, Spencer CA, Rubino BD, et al. In search of an unstimulated thyroglobulin baseline value in low-risk pap-illary thyroid carcinoma patients not receiving radioactive iodine ablation ［J］. Thyroid, 2014, 24(7): 1127-1133. doi: 10.10/thy.2013.0691.

Vergamini LB, Frazier AL, Abrantes FL, et al. Increase in the incidence of differentiated thyroid carcinoma in children, adoles-cents, and young adults: a population-based study ［J］. J Pediatr, 2014, 1(6): 1481-1485. doi: 10.1016/j. jpeds.2014.01.059.甘秀翠, 王光琳, 童瑞, 等.131I治疗分化型甲状腺癌早期副反应的预防和护理［J］. 西南国防医药, 2017, 27(7): 766-767. doi: 10.3969/j. issn.1004-0188.2017.07.046.

Liu X, Qu S, Liu R, et al. TERT promoter mutations and their association with BRAF V600E mutation and aggres-sive clinicopathological characteristics of thyroid cancer ［J］. J Clin Endocrinol Metab, 2014, 99(6): E1130-1136. doi: 10.1210/jc.2013-4048.

张英杰, 梁军, 杨雪, 等. 非远处转移性高危分化型甲状腺癌的低剂量碘-131治疗［J］. 中国医学科学院学报, 2015, 37(5): 596-601. doi: 10.3881/j. issn.1000-503X.2015.05.018.Ito Y, Miyauchi A. Nonoperative management of low-risk differentiated thyroid carcinoma ［J］. Curr Opin Oncol, 2015, 27(1): 15-20. doi: 10.1097/CCO.0000000000000143.

Cite this article as: ZHOU Ying, XIAO Huan, SUN Wen, et al. Effects of Different Doses of Iodine131 on Ablation Success and Disease-Free Survival Rate of Patients with Moderate and High-Risk Differentiated Thyroid Cancer and No Distant Metastasis ［J］. Anti-Tumor Pharmacy, 2019, 9(4): 9-652［周影, 肖欢, 孙雯, 等. 不同剂量碘-. 131 对中高危分化型甲状腺癌未发生远

处转移患者清甲成功和无病生存率的影响［J］. 肿瘤药学, 2019, 9(4): 9-652.］ doi: 10.3969/j. issn.2095-12.2019.04.25

上接第631页

7(31): 49322-49333. doi: 10.18632/oncotarget.10337.

Huang da W, Sherman BT, Lempicki RA. Systematic and integrative analysis of large gene lists using DAVID bioin-formatics resources ［J］. Nat Protoc, 2009, 4(1): 44-57. doi: 10.1038/nprot.2008.211.

Huang da W, Sherman BT, Lempicki RA. Bioinformatics enrichment tools: paths toward the comprehensive functional analysis of large gene lists ［J］. Nucleic Acids Res, 2009, 37(1): 1-13. doi: 10.1093/nar/gkn923.

Huang R, Gu W, Sun B, et al. Identification of COL4A1 as a potential gene conferring trastuzumab resistance in gastric cancer based on bioinformatics analysis ［J］. Mol Med Rep, 2018, 17(5): 6387-6396. doi: 10.32/mmr.2018.86.

Li T, Gao X, Han L, et al. Identification of hub genes with prognostic values in gastric cancer by bioinformatics analy-sis ［J］. World J Surg Oncol, 2018, 16(1): 114. doi: 10.1186/s12957-018-1409-3.［14］ Cao L, Chen Y, Zhang M, et al. Identification of hub genes

and potential molecular mechanisms in gastric cancer by integrated bioinformatics analysis ［J］. PeerJ, 2018, 6: e5180. doi: 10.7717/peerj.5180.［15］ Gilkes DM, Semenza GL, Wirtz D. Hypoxia and the extra-cellular matrix: drivers of tumour metastasis ［J］. Nat Rev

Cancer, 2014, 14(6): 430-439. doi: 10.1038/nrc3726.［16］ Wong GS, Rustgi AK. Matricellular proteins: priming the

tumour microenvironment for cancer development and metastasis ［J］. Br J Cancer, 2013, 108(4): 755-761. doi: 10.1038/bjc.2012.592. 　　收稿日期: 2019-01-28　校稿: 王娟　李征　于静

［10］

［11］

［12］

［13］

Cite this article as: CHEN Yao, WANG Wei, WANG Liang, et al. Expression and Clinical Prognosis of COL4A1 in Gas-tric Cancer Based on Bioinformatics Prediction ［J］. Anti-Tumor Pharmacy, 2019, 9(4): 626-631, 652［陈瑶, 王伟, 王亮, .

等. 生物信息学方法预测COL4A1 在胃癌中的表达及临床预后意义［J］. 肿瘤药学, 2019, 9(4): 626-631, 652.］ doi: 10.3969/j. issn.2095-12.2019.04.20