தாவர மரபியல் மற்றும் இனப்பெருக்கம் பற்றிய இதழ்

திறந்த அணுகல்

எங்கள் குழு ஒவ்வொரு ஆண்டும் அமெரிக்கா, ஐரோப்பா மற்றும் ஆசியா முழுவதும் 1000 அறிவியல் சங்கங்களின் ஆதரவுடன் 3000+ உலகளாவிய மாநாட்டுத் தொடர் நிகழ்வுகளை ஏற்பாடு செய்து 700+ திறந்த அணுகல் இதழ்களை வெளியிடுகிறது, இதில் 50000 க்கும் மேற்பட்ட தலைசிறந்த ஆளுமைகள், புகழ்பெற்ற விஞ்ஞானிகள் ஆசிரியர் குழு உறுப்பினர்களாக உள்ளனர்.

அதிக வாசகர்கள் மற்றும் மேற்கோள்களைப் பெறும் திறந்த அணுகல் இதழ்கள்

700 இதழ்கள் மற்றும் 15,000,000 வாசகர்கள் ஒவ்வொரு பத்திரிகையும் 25,000+ வாசகர்களைப் பெறுகிறது

குறியிடப்பட்டது
  • கூகுள் ஸ்காலர்
இந்தப் பக்கத்தைப் பகிரவும்

சுருக்கம்

The Potential of Rapamycin as a Selected Drug for Apoptosis Induction in Triple Negative Breast Cancer Subtype Using High-Throughput Transcriptome Analysis

Maryam Peymani, Mehdi Roshanian Bakhsh

Triple-negative breast cancers (TNBC), which lack estrogen and progesterone receptors demonstrate HER2/ neu overexpression. The poor survival outcomes coupled with TNBC patients are partially, due to a lack of therapeutic targets. The aim of this study was to introduce a new drug among the conventional chemotherapy drugs based on the trans cripts of the patients. For this purpose, transcript of MDA-MB-468 cell line as a TNBC model was analyzed in the presence of 15 common drugs in fifteen GEO datasets. Then, reduced gene lists in the presence of each drug in three breast cancer subtypes were compared based on TCGA data. The effect of the selected drug on survival and apoptosis rates of MDA-MB-468 and MCF-7 cells (as triple positive model) were compared. The data showed that the expression of the reduced gene list in the presence of Rapamycin, significantly increased based on RNASeq data in TNBC subtype compared to the other two subtypes. In the presence of 3000 μg/mL Rapamycin there was a sharp decrease in MDA-MB-468 cell viability and a significant increase in apoptosis compared to MCF-7 cells treated with the same concentration of the drug. The expression of PSAT1 as a gene with highest score among 44 common increased genes between all three subtypes, showed a reduction in presence of Rapamycin based on microarray data and was verified in vitro using RT-qPCR. In summery here, we have developed a novel computational method that allows the imputation of drug response in very large clinical cancer genomics data sets, such as TCGA.