Name: characterization and functional prediction of bacteria in ovarian tissues
Uploaded: 2021-10-23T13:00:00
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Questo lavoro è stato supportato dal Clinical Research Award del First Affiliated Hospital della Xi'an Jiaotong University, Cina (XJTU1AF-2018-017, XJTU1AF-CRF-2019-002), dal Major Basic Research Project of Natural Science and Technology Department of Shaanxi Provincial Science and Technology Department (2018JM7073, 2017ZDJC-11), dal Key Research and Development Project del Shaanxi Provincial Science and Technology Department (2017ZDXM-SF-068, 2019QYPY-138), dallo Shaanxi Provincial Collaborative Technology Innovation Project (2 017XT-026, 2018XT-002) e il progetto di ricerca medica del piano di orientamento allo sviluppo sociale di Xi'an (2017117SF / YX011-3). I finanziatori non hanno avuto alcun ruolo nella progettazione dello studio, nella raccolta e nell'analisi dei dati, nella decisione di pubblicare o nella preparazione del manoscritto.
Ringraziamo i colleghi del Dipartimento di Ginecologia del Primo Ospedale Affiliato dell'Università di Xi'an Jiaotong per il loro contributo alla raccolta dei campioni.

Questo studio è stato approvato dal Comitato Etico Medico Istituzionale del Primo Ospedale Affiliato dell'Università di Xi'an Jiaotong (No. XJTUIAF2018LSK-139). Il consenso informato è stato ottenuto da tutti i pazienti arruolati.
1. Criteri per l'ingresso nel gruppo oncologico e nel gruppo di controllo
<ol><li>Per il gruppo di cancro, arruolare pazienti a cui viene diagnosticato principalmente il cancro ovarico e, dopo laparotomia, è dimostrato che hanno un cancro ovari...

<ol>
	<li>Manfredo Vieira, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Translocation+of+a+gut+pathobiont+drives+autoimmunity+in+mice+and+humans.">Translocation of a gut pathobiont drives autoimmunity in mice and humans.</a> Science. 359 (6380), 1156-1161 (2018).</li><li>Geller, L. T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Potential+role+of+intratumor+bacteria+in+mediating+tumor+resistance+to+the+chemotherapeutic+drug+gemcitabine.">Potential role of intratumor bacteria in mediating tumor resistance to the chemotherapeutic drug gemcitabine.</a> Science. 357 (6356), 1156-1160 (2017).</li><li>Manfredo, V. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Translocation+of+a+gut+pathobiont+drives+autoimmunity+in+mice+and+humans.">Translocation of a gut pathobiont drives autoimmunity in mice and humans.</a> Science. 359 (6380), 1156-1161 (2018).</li><li>Brunelli, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Globular+structure+of+human+ovulatory+cervical+mucus.">Globular structure of human ovulatory cervical mucus.</a> FASEB J. 21 (14), 3872-3876 (2007).</li><li>Chen, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+microbiota+continuum+along+the+female+reproductive+tract+and+its+relation+to+uterine-related+diseases.">The microbiota continuum along the female reproductive tract and its relation to uterine-related diseases.</a> Nature Communications. 8 (1), 875 (2017).</li><li>Zervomanolakis, I., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Physiology+of+upward+transport+in+the+human+female+genital+tract.">Physiology of upward transport in the human female genital tract.</a> Annals of the New York Academy of Sciences. 1101, 1-20 (2007).</li><li>Verstraelen, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Characterisation+of+the+human+uterine+microbiome+in+non-pregnant+women+through+deep+sequencing+of+the+V1-2+region+of+the+16S+rRNA+gene.">Characterisation of the human uterine microbiome in non-pregnant women through deep sequencing of the V1-2 region of the 16S rRNA gene.</a> PeerJ. 4, 1602 (2016).</li><li>Fang, R. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Barcoded+sequencing+reveals+diverse+intrauterine+microbiomes+in+patients+suffering+with+endometrial+polyps.">Barcoded sequencing reveals diverse intrauterine microbiomes in patients suffering with endometrial polyps.</a> American Journal of Translational Research. 8 (3), 1581-1592 (2016).</li><li>Miles, S. M., Hardy, B. L., Merrell, D. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Investigation+of+the+microbiota+of+the+reproductive+tract+in+women+undergoing+a+total+hysterectomy+and+bilateral+salpingo-oopherectomy.">Investigation of the microbiota of the reproductive tract in women undergoing a total hysterectomy and bilateral salpingo-oopherectomy.</a> Fertil Steril. 107 (3), 813-820 (2017).</li><li>Banerjee, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+ovarian+cancer+oncobiome.">The ovarian cancer oncobiome.</a> Oncotarget. 8 (22), 36225-36245 (2017).</li><li>Wang, Q., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+differential+distribution+of+bacteria+between+cancerous+and+noncancerous+ovarian+tissues+in+situ.">The differential distribution of bacteria between cancerous and noncancerous ovarian tissues in situ.</a> Journal of Ovarian Research. 13 (1), 8 (2020).</li><li>Wang, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Bacterial+overgrowth+and+diversification+of+microbiota+in+gastric+cancer.">Bacterial overgrowth and diversification of microbiota in gastric cancer.</a> European Journal of Gastroenterology &amp; Hepatology. 28 (3), 261-266 (2016).</li><li>Hosgood, H. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+potential+role+of+lung+microbiota+in+lung+cancer+attributed+to+household+coal+burning+exposures.">The potential role of lung microbiota in lung cancer attributed to household coal burning exposures.</a> Environmental and Molecular Mutagenesis. 55 (8), 643-651 (2014).</li><li>Kwon, M., Seo, S. S., Kim, M. K., Lee, D. O., Lim, M. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Compositional+and+Functional+Differences+between+Microbiota+and+Cervical+Carcinogenesis+as+Identified+by+Shotgun+Metagenomic+Sequencing.">Compositional and Functional Differences between Microbiota and Cervical Carcinogenesis as Identified by Shotgun Metagenomic Sequencing.</a> Cancers. 11 (3), 309 (2019).</li><li>Urbaniak, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Microbiota+of+Breast+Tissue+and+Its+Association+with+Breast+Cancer.">The Microbiota of Breast Tissue and Its Association with Breast Cancer.</a> Applied and Environmental Microbiology. 82 (16), 5039-5048 (2016).</li><li>Feng, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Metagenomic+and+metatranscriptomic+analysis+of+human+prostate+microbiota+from+patients+with+prostate+cancer.">Metagenomic and metatranscriptomic analysis of human prostate microbiota from patients with prostate cancer.</a> BMC Genomics. 20 (1), 146 (2019).</li><li>Walsh, D. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Postmenopause+as+a+key+factor+in+the+composition+of+the+Endometrial+Cancer+Microbiome+(ECbiome).">Postmenopause as a key factor in the composition of the Endometrial Cancer Microbiome (ECbiome).</a> Scientific Reports. 9 (1), 19213 (2019).</li><li>Walther-Antonio, M. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Potential+contribution+of+the+uterine+microbiome+in+the+development+of+endometrial+cancer.">Potential contribution of the uterine microbiome in the development of endometrial cancer.</a> Genome Medicine. 8 (1), 122 (2016).</li><li>Poore, G. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Microbiome+analyses+of+blood+and+tissues+suggest+cancer+diagnostic+approach.">Microbiome analyses of blood and tissues suggest cancer diagnostic approach.</a> Nature. 579 (7800), 567-574 (2020).</li><li>Bolger, A. M., Lohse, M., Usadel, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Trimmomatic:+a+flexible+trimmer+for+Illumina+sequence+data.">Trimmomatic: a flexible trimmer for Illumina sequence data.</a> Bioinformatics. 30 (15), 2114-2120 (2014).</li><li>Ward, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=BugBase+predicts+organism-level+microbiome+phenotypes.">BugBase predicts organism-level microbiome phenotypes.</a> bioRxiv. , (2017).</li><li>Langille, M. G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Predictive+functional+profiling+of+microbial+communities+using+16S+rRNA+marker+gene+sequences.">Predictive functional profiling of microbial communities using 16S rRNA marker gene sequences.</a> Nature Biotechnology. 31 (9), 814-821 (2013).</li><li>Langille, M. G. I., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Predictive+functional+profiling+of+microbial+communities+using+16S+rRNA+marker+gene+sequences.">Predictive functional profiling of microbial communities using 16S rRNA marker gene sequences.</a> Nature Biotechnology. 31 (9), 814 (2013).</li><li>Parks, D. H., Tyson, G. W., Hugenholtz, P., Beiko, R. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=STAMP:+statistical+analysis+of+taxonomic+and+functional+profiles.">STAMP: statistical analysis of taxonomic and functional profiles.</a> Bioinformatics. 30 (21), 3123 (2014).</li><li>Leranth, C., Hamori, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=34;Dark&amp;#34;+Purkinje+cells+of+the+cerebellar+cortex.">34;Dark&amp;#34; Purkinje cells of the cerebellar cortex.</a> Acta Biologica Hungarica. 21 (4), 405-419 (1970).</li></ol>

Il cancro ovarico ha una notevole influenza sulla fertilità delle donne25. La maggior parte delle pazienti con cancro ovarico viene diagnosticata in fasi avanzate e il tasso di sopravvivenza a 5 anni è inferiore al 30%18. È stata pubblicata la conferma dei batteri nei visceri solidi addominali, tra cui fegato, pancreas e milza. L'esistenza di batteri nel tratto riproduttivo femminile superiore si verifica perché la cervice non è racchiusa2,...

Recentemente, è stato pubblicato un numero crescente di articoli che dimostrano l'esistenza di batteri nei visceri solidi addominali, come il rene, la milza, il fegato e l'ovaio1,2. Geller et al. hanno trovato batteri nei tumori pancreatici e questi batteri erano resistenti alla gemcitabina, un farmaco chemioterapico2. S. Manfredo Vieira et al. hanno concluso che Enterococcus gallinarum era portatile ai linfonodi, al fegato e alla milza e poteva guidare l'autoimmunità3.
Poiché la cervice svolge un ruolo di difensore, i batteri nel tratto riproduttivo femminile superiore, che contiene l'utero, le tube di Falloppio e le ovaie, sono stati minimamente studiati. Tuttavia, alcune nuove teorie sono state stabilite negli ultimi anni. I batteri possono avere accesso alla cavità uterina durante il ciclo mestruale a causa di cambiamenti nelle mucine4,5. Inoltre, Zervomanolakis et al. hanno confermato che l'utero, insieme alle tube di Falloppio, è una pompa peristaltica controllata dal sistema endocrino delle ovaie e questa disposizione consente ai batteri di entrare nell'endometrio, nelle tube di Falloppio e nelle ovaie6.
Il tratto riproduttivo superiore non è più un mistero grazie allo sviluppo di metodi di rilevamento batterico. Verstraelen et al. hanno utilizzato un metodo di sequenziamento accoppiato con codice a barre per scoprire i batteri uterini prendendo di mira la regione ipervariabile V1-2 del gene RNA 16S7. Fang et al. hanno impiegato il sequenziamento con codice a barre in pazienti con polipi endometriali e hanno rivelato la presenza di diversi batteri intrauterini8. Inoltre, utilizzando il gene RNA 16S, Miles et al. e Chen et al. hanno trovato batteri nel sistema genitale di donne che erano sottoposte a salpingo-ovariectomia e isterectomia, rispettivamente5,9.
I batteri nei tessuti tumorali hanno guadagnato crescente attenzione negli ultimi anni. Banerjee et al. hanno scoperto che la firma del microbioma differiva tra le pazienti con cancro ovarico e i controlli10. Unnoxynatronum sibiricum è stato associato allo stadio tumorale e Methanosarcina vacuolata potrebbe essere usato per diagnosticare il cancro ovarico11. Oltre al cancro ovarico, altri tumori, come stomaco, polmone, prostata, seno, cervice ed endometrio, hanno dimostrato di essere associati ai batteri12,13,14,15,16,17,18. Poore et al. hanno proposto una nuova classe di diagnostica oncologica basata su microbi, prevedendo lo screening del cancro in fase iniziale19. In questo protocollo, abbiamo studiato le differenze tra tessuti ovarici cancerosi e normali confrontando la composizione e la funzione dei batteri in questi due tessuti.
La colorazione immunoistochimica e il sequenziamento del gene rRNA 16S sono stati eseguiti per confermare la presenza di batteri nelle ovaie. Sono state studiate le differenze e le funzioni previste dei batteri ovarici nei tessuti ovarici cancerosi e non cancerosi. I risultati hanno mostrato l'esistenza di batteri nei tessuti ovarici. Anoxynatronum sibiricum e Methanosarcina vacuolata erano correlati rispettivamente allo stadio e alla diagnosi di cancro ovarico. Sono stati confrontati quarantasei percorsi KEGG significativamente diversi che erano presenti in entrambi i gruppi.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>2200 TapeStation Software</td>
			<td>Agilgent 
			United States</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>AmpliSeq for Illumina Library Prep, Indexes, and Accessories</td>
			<td>Illumina</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Image-pro plus 7</td>
			<td>Media Cybernetics</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Leica ASP 300S</td>
			<td>Leica Biosystems Division of Leica Microsystems</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Leica EG 1150</td>
			<td>Leica Biosystems Division of Leica Microsystems</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Leica RM2235</td>
			<td>Leica Biosystems Division of Leica Microsystems</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>LPS Core monoclonal antibody, clone WN1 222-5</td>
			<td>Hycult Biotech</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Mag-Bind RxnPure Plus magnetic beads</td>
			<td>Omega Biotek</td>
			<td>M1386-00</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Mag-Bind Universal Pathogen 96 Kit</td>
			<td>Omega Biotek</td>
			<td>M4029-01</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>MiSeq</td>
			<td>Illumina</td>
			<td>SY-410-1003</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Silva database</td>
			<td>Max Planck Institute for Marine Microbiology and Jacobs University</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>the QuantiFluor dsDNA System</td>
			<td>Promega</td>
			<td>E2670</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Trimmomatic</td>
			<td>Bj&#246;rn Usadel</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ZytoChem Plus (HRP) Anti-Rabbit (DAB) Kit</td>
			<td>Zytomed Systems</td>
			<td>HRP008DAB-RB</td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

characterization and functional prediction of bacteria in ovarian tissues

La teoria di un tratto riproduttivo superiore femminile "sterile" ha incontrato una crescente opposizione a causa dei progressi nel rilevamento batterico. Tuttavia, se le ovaie contengono batteri non è stato ancora confermato. Qui è stato introdotto un esperimento per rilevare i batteri nei tessuti ovarici. Abbiamo scelto pazienti con cancro ovarico nel gruppo oncologico e pazienti non cancerose nel gruppo di controllo. Il sequenziamento del gene rRNA 16S è stato utilizzato per differenziare i batteri nei tessuti ovarici dal cancro e dai gruppi di controllo. Inoltre, abbiamo previsto la composizione funzionale dei batteri identificati utilizzando BugBase e PICRUSt. Questo metodo può essere utilizzato anche in altri visceri e tessuti poiché molti organi hanno dimostrato di ospitare batteri negli ultimi anni. La presenza di batteri nei visceri e nei tessuti può aiutare gli scienziati a valutare i tessuti cancerosi e normali e può essere di aiuto nel trattamento del cancro.

Pazienti Un totale di 16 pazienti qualificati sono stati inclusi nello studio. Il gruppo di controllo comprendeva 10 donne con una diagnosi di tumore uterino benigno (tra queste, a 3 pazienti è stato diagnosticato un mioma uterino e a 7 pazienti è stata diagnosticata l'adenomiosi uterina). Nel frattempo, il gruppo oncologico conteneva 6 donne con una diagnosi di carcinoma ovarico sieroso (tra queste, a 2 pazienti è stato diagnosticato lo stadio II e a 2 di loro è stato diagnosticato lo stadio III)...

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Characterization and Functional Prediction of Bacteria in Ovarian Tissues

La colorazione immunoistochimica e il sequenziamento del gene dell'RNA ribosomiale 16S (gene rRNA 16S) sono stati eseguiti al fine di scoprire e distinguere i batteri nei tessuti ovarici cancerosi e non cancerosi in situ. Le differenze compositiva e funzionale dei batteri sono state previste utilizzando BugBase e Phylogenetic Investigation of Communities by Reconstruction of Unobserved States (PICRUSt).

Caratterizzazione e predizione funzionale dei batteri nei tessuti ovarici

The theory of a "sterile" female upper reproductive tract has been encountering increasing opposition due to advancements in bacterial detection. However, ...

Questo protocollo è progettato per scoprire i batteri nei tessuti ovarici e prevedere le loro funzioni. La colorazione immunoistochimica e il sequenziamento dell'rRNA 16S sono stati utilizzati per scoprire e distinguere i batteri nei tessuti ovarici cancerosi e non cancerosi in situ. Le differenze compensatrici e funzionali dei batteri sono previste utilizzando BoP e indagini cellulare-genetiche delle comunità mediante ricostruzione di giorni non osservati.Il nostro protocollo mira a estrarre batteri dai tessuti ovarici in situ. Può anche essere usato per scoprire batteri in tumori di qualsiasi tipo. I principali vantaggi del nostro protocollo sono che è facile e conveniente, che può essere realizzato in quasi tutti i laboratori.È anche rapido ottenere i risultati. Durante la pratica nel protocollo, è importante escludere eventuali batteri fuori sede tessuti tumorali. Pertanto, tutte le procedure in questo protocollo devono essere sterili.Durante l'intervento chirurgico, separare le ovaie resecate in campioni di tessuto spessi circa un centimetro con un paio di nuove pinzette sterili. Evitare di toccare qualsiasi altra cosa durante l'intera procedura. Dopo la separazione, rimuovere il campione in un tubo sterile e metterlo in azoto liquido per la trasmissione.Conservare i campioni a meno 80 gradi Celsius. Fissare i tessuti con la formalina e quindi incorporarli con la paraffina. Questo protocollo può essere messo in pausa qui.I tessuti possono essere conservati a temperatura ambiente per una conservazione più lunga. Per eseguire ulteriori passaggi, tagliare i campioni in sezioni seriali a cinque micrometri. Quindi, asciugare i campioni.Fare de-paraffina e reidratazione ai campioni. Per recuperare l'antigene, è necessario un trattamento a microonde di 10 minuti nel tampone EDTA. Immergere i campioni in PBS che contiene lo 0,3% di idrogeno.Perossidizzare per 20 minuti per interrompere l'attività della perossidasi endogena. Eseguire l'anticorpo EMA al nucleo LPS, ad una concentrazione di 1 su 300. E mantenerlo per una notte a quattro gradi Celsius.Per scoprire i batteri, utilizzare un kit di substrato DAP per rilevare l'esistenza di HRP. Sulla base delle istruzioni di un produttore, utilizzare il polimero HRP, l'anticorpo anti-coniglio. Utilizzare il concentratore da tavolo per consentire agli anticorpi di combinarsi completamente.Utilizzare PBS per eliminare gli anticorpi non pettinati. Eseguire la colorazione chimica secondo le istruzioni del produttore, quindi lavare i campioni sott'acqua. Fai disidratazione ai campioni.Campioni di abiti firmando. E inserisci come campione utilizzando la libreria di imaging Pro Plus Prepare basata sul protocollo del produttore. Pratica il modello di primer, che consiste nelle sequenze specifiche del gene e nelle sequenze nucleotidiche di sporgenza dell'adattatore Illumina.Per amplificare i tassi di natalità per la regione V4 di 16s batterici su sequenze di geni rRNA, amplificare il modello dall'input del campione di DNA utilizzando amplicon PCR. Utilizzare perle magnetiche Mag-Bind RxNPure Plus per rimuovere la miscela di reazione dal prodotto PCR. Eseguire l'amplificazione PCR indicizzata per la seconda volta.Utilizzare Agilent 2200 TapeStation per controllare la libreria. Utilizzare QuantiFluor dsDNA System per quantificare la libreria. Con un ciclo 600, la cella a flusso standard v3 produce circa 100.000 estremità accoppiate.2 volte 300 base 3. Le librerie vengono denormalizzate, raggruppate e sequenziate. Le velocità grezze di ogni campione sono filtrate sulla base della qualità del sequenziamento da parte di Trimmomatic.Le sequenze di primer e adattatore devono essere entrambe rimosse. Le letture di sequenza con entrambe le coppie e le qualità inferiori a 25 dovrebbero essere abbreviate. Analizza l'rRNA 16s dal pacchetto software QIIME.Raccogliere sequenze per formare OTU con un cutoff di somiglianza al 97% Per le OTU, l'abbondanza relativa dovrebbe essere calcolata in ciascun campione. Utilizzare un classificatore bayesiano, che si trova nel set di formazione RDP per ordinare tutte le sequenze. Con una data OTU, una classificazione che ha la maggiore coerenza delle sequenze viene assegnata alle OTU.Le OTA sono allineate al database Silva, sulla base di un campione di informazioni di gruppo. Eseguire la diversità alfa e l'analisi delle coordinate principali basata su UniFrac. Per prevedere la presentazione relativa delle caratteristiche dei batteri utilizzare BugBase.Predire la composizione funzionale di un metagenoma a PICRUSt. Con l'utilizzo di dati di monitoraggio e un database contenente genomi di riferimento, analizza le diverse funzioni tra ciascun gruppo con l'aiuto del software STAMP. Utilizzare un software statistico per calcolare il risultato.L'indicazione della significatività statistica deve essere impostata come p inferiore a 0,05. Calcola i fattori confondenti, che includono età e parità, dal t-test dello studente. Calcola lo stato della menopausa, la storia di ipertensione e diabete con il test Chi-quadrato.Calcola il numero di taxa dei batteri ovaari con il test Mann-Whitney U. 16 pazienti sono stati arruolati in questo studio. BugBase è stato utilizzato per praticare l'analisi dei metagenomi previsti.La potenziale patogenetica e immunoistochimica delle ovaie utilizzando anticorpi antibatterici LPS. Questa figura mostra la ricchezza batterica e la diversità nei gruppi di cancro e di controllo. Rivelato dal sequenziamento dell'rRNA 16S.Le cifre sono osservate indice di specie. Indice Chao1, indice ACE, indice Shannon, indice Evenness, indice Simpson, rispettivamente. L'abbondanza relativa di phyla e delle 12 specie batteriche più abbondanti nei campioni ovarici è mostrata in questa figura.Figura A, B, C e D.Indica l'abbondanza relativa del pannello nelle ovaie delle pazienti nel gruppo di controllo e nel gruppo di cancro ovarico. L'abbondanza relativa delle dodici specie di batteri più abbondanti nelle ovaie delle pazienti di controllo e del gruppo di cancro ovarico. Questo è più comune, raggruppato usando PCoA e l'abbondanza relativa di Anoxynatronum sibiricum e Methanosarcina vacuolata.La Figura A mostra i più comuni, che sono stati raggruppati utilizzando PCoA. PC1 e PC2 sono tracciati sull'asse x e sull'asse y. Il blocco rosso è uguale al campione nel gruppo del cancro ovarico.Il cerchio blu è uguale a un campione nel gruppo di controllo. I campioni del gruppo di cancro ovarico possono essere separati da altri campioni nel gruppo di controllo. La figura B mostra i più comuni che sono stati raggruppati utilizzando PCoA.PC1 e PC2 sono tracciati sugli assi x e y. Il blocco rosso è uguale a un campione nel gruppo del cancro ovarico. Il cerchio solido blu è uguale a un campione della paziente con mioma uterino.E il cerchio cavo blu è uguale a un campione di una paziente con adenomiosi uterina. La figura C mostra l'abbondanza relativa di Anoxynatronum sibiricum. La figura D è Methanosarcina vacuolata.Questa figura è l'analisi BugBase della metagenomica prevista. Il fenotipo potenzialmente patogenetico e ossidativo di tolleranza allo stress delle ovaie nel gruppo tumorale era più forte di quello del gruppo di controllo. Questa cifra è significativamente diversa dallo spazio del percorso KEGG tra il cancro e i gruppi di controllo mediante analisi PICRUSt.Quando otteniamo i nostri campioni, è necessario un paio di nuove pinzette sterili. Prestare attenzione alla potenziale contaminazione dei campioni. Che i tessuti tumorali fuori sede dei batteri possono influenzare notevolmente la risoluzione.È preferibile impostare il gruppo di controllo su ogni passaggio. Al fine di ridurre l'effetto della potenziale contaminazione.

Research

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The purpose of this study is to introduce a methodology of the immunostaining of human lung tissues, followed by whole-slide digital scanning and image ...

Preparation of Mitochondria from Ovarian Cancer Tissues and Control Ovarian Tissues for Quantitative Proteomics Analysis

Preparazione dei mitocondri dai tessuti del cancro ovarico e dai tessuti ovarici di controllo per l'analisi quantitativa proteomica

Ovarian cancer is a common gynecologic cancer with high mortality but unclear molecular mechanism. Most ovarian cancers are diagnosed in the advanced ...

Integration of Bioinformatics Approaches and Experimental Validations to Understand the Role of Notch Signaling in Ovarian Cancer

Integrazione di approcci bioinformatici e convalide sperimentali per comprendere il ruolo della segnalazione di nota nel cancro ovarico

Notch signaling is a highly conserved regulatory pathway involved in many cellular processes. Dysregulation of this signaling pathway often leads to ...

Circulating Tumor Cell Lines: an Innovative Tool for Fundamental and Translational Research

Linee cellulari tumorali circolanti: uno strumento innovativo per la ricerca fondamentale e traslazionale

Metastasis is a leading cause of cancer death. Despite improvements in treatment strategies, metastatic cancer has a poor prognosis. We thus face an ...

Generation and Culturing of High-Grade Serous Ovarian Cancer Patient-Derived Organoids

Generazione e coltura di organoidi di alto grado derivati da pazienti con carcinoma ovarico sieroso

Organoids are 3D dynamic tumor models that can be grown successfully from patient-derived ovarian tumor tissue, ascites, or pleural fluid and aid in the ...

Quantifying Replication Stress in Ovarian Cancer Cells Using Single-Stranded DNA Immunofluorescence

Quantificazione dello stress di replicazione nelle cellule tumorali ovariche mediante immunofluorescenza del DNA a singolo filamento

Replication stress is a hallmark of several ovarian cancers. Replication stress can emerge from multiple sources, including double-strand breaks, ...

Visualizing DNA Damage Repair Proteins in Patient-Derived Ovarian Cancer Organoids via Immunofluorescence Assays

Visualizing DNA Damage Repair Proteins in Patient-Derived Ovarian Cancer Organoids via Immunofluorescence Assays

Visualizzazione delle proteine di riparazione del danno al DNA negli organoidi del cancro ovarico derivati dal paziente tramite saggi di immunofluorescenza

Immunofluorescence is one of the most widely used techniques to visualize target antigens with high sensitivity and specificity, allowing for the accurate ...

Ovarian Cancer Patient-Derived Organoid Models for Pre-Clinical Drug Testing

Ovarian cancer is a fatal gynecologic cancer and the fifth leading cause of cancer death among women in the United States. Developing new drug treatments ...