Yumurtalık Kanserinde Çentik Sinyalizasyonunun Rolünü Anlamak İçin Biyoinformatik Yaklaşımların ve Deneysel Doğrulamaların Entegrasyonu
Summary
Biyoinformatik, büyük ölçekli veri kümelerini işlemek için yararlı bir yoldur. Biyoinformatik yaklaşımlarının uygulanması sayesinde, araştırmacılar hızlı, güvenilir ve verimli bir şekilde anlayışlı uygulamalar ve bilimsel keşifler elde edebilirsiniz. Bu makale, yumurtalık kanseri araştırmalarında biyoinformatik kullanımını göstermektedir. Ayrıca başarıyla deneme yoluyla biyoinformatik bulguları doğrular.
Abstract
Çentik sinyalizasyonu, birçok hücresel işlemde yer alan son derece korunmuş bir düzenleyici yoldur. Bu sinyal yolunun disregülasyonu genellikle uygun gelişimi ile girişime yol açar ve hatta bazı durumlarda kanserlerin başlatılması veya ilerlemesine neden olabilir. Bu yol karmaşık ve çok yönlü fonksiyonlara hizmet verdiği için, birçok farklı yaklaşımla kapsamlı bir şekilde incelenebilir. Bunlardan, biyoinformatik inkar edilemez maliyet-etkin, ulaşılabilir ve kullanıcı dostu çalışma yöntemi sağlar. Biyoinformatik, büyük ölçekli veri kümelerinden daha küçük bilgi parçalarını ayıklamanın yararlı bir yoludur. Çeşitli biyoinformatik yaklaşımların uygulanması sayesinde, araştırmacılar bu büyük veri kümelerini hızlı, güvenilir ve verimli bir şekilde yorumlayarak anlayışlı uygulamalar ve bilimsel keşifler sağlayabilirler. Burada, yumurtalık kanserinde Çentik sinyalinin rolünü araştırmak için biyoinformatik yaklaşımlarının entegrasyonu için bir protokol sunulmuştur. Ayrıca, biyoinformatik bulgular deney yoluyla doğrulanır.
Introduction
Çentik sinyal yolu biyolojik organizmalar içinde birçok gelişimsel süreçler için önemli olan son derece korunmuş bir yoldur. Çentik sinyalizasyon hücre çoğalması ve kendini yenileme önemli bir rol oynadığı gösterilmiştir, ve Çentik sinyal yolu kusurları kanserlerin birçok tip yol açabilir1,2,3,4,5,6. Bazı durumlarda, Notch sinyal yolu hem doku büyümesi ve kanser hem de hücre ölümü ve tümör bastırma7bağlantılı olmuştur. Multipl Çentik reseptörleri (NOTCH 1−4) ve co\u2012activator Mastermind (MAML 1−3), tüm farklı fonksiyonları ile, karmaşıklık ek bir düzey ekleyin. Çentik sinyal yolu fonksiyonlar açısından sofistike olsa da, temel yolu moleküler bazda basittir8. Çentik reseptörleri hücre dışı ve hücre içi bölgelerden oluşan transmembran proteinleri olarak hareket9. Notch reseptörlerinin hücre dışı bölgesine bağlanan bir ligand proteolitik bölünmeyi kolaylaştırır, bu da Notch hücre içi etki alanının (NICD) çekirdeğe salınmasına olanak tanır. NICD sonra co\u2012activator Mastermind downstream gen ekspresyonu10etkinleştirmek için bağlanır.
Son yıllarda, Çentik sinyalizasyon farklı türler arasında kanserçeşitli türlerin inisiyasyonu ve ilerlemesi nde çeşitli roller oynadığı gösterilmiştir6,11. Örneğin, Çentik sinyalizasyon insan NOTCH1 geni içeren tümörigenez bağlantılı olmuştur12. Son zamanlarda, NOTCH2, NOTCH3, Delta gibi 3 (DLL3), Mastermind\u2012like protein 1 (MAML1)ve bir disintegrin ve metalloproteinaz etki alanı\u2012içeren protein 17 (ADAM17) genleri güçlü yumurtalık kanseri ile ilişkili olduğu gösterilmiştir, özellikle hastaların kötü genel sağkalım ile13.
Deneysel ve hastayla ilişkili veri miktarı sürekli arttıkça, mevcut verilerin analizine olan talep de artmaktadır. Kullanılabilir veriler yayınlara dağılmış durumdadır ve tutarsız ve hatta çelişkili bulgular sunabilir. Yeni nesil sıralama gibi son yıllarda yeni teknolojilerin gelişmesiyle, mevcut veri miktarı katlanarak artmıştır. Bu bilim ve sürekli biyolojik araştırma için fırsatlar hızlı gelişmeler temsil rağmen, araştırma sorularını çözmek için kamuya açık verilerin anlamını değerlendirmek büyük bir sorun14. Biyoinformatik’in büyük ölçekli veri kümelerinden daha küçük bilgi parçalarını ayıklamanın yararlı bir yolu olduğuna inanıyoruz. Çeşitli biyoinformatik yaklaşımların uygulanması sayesinde, araştırmacılar bu büyük veri kümelerini hızlı, güvenilir ve verimli bir şekilde yorumlayarak anlayışlı keşifler sağlayabilirler. Bu keşifler potansiyel yeni ilaç tedavisi hedefleri veya hastalık biyobelirteçleri belirlenmesi arasında değişebilir, kişiselleştirilmiş hasta tedavileri15,16.
Biyoinformatik hızla gelişmektedir ve teknolojik gelişmeler tıbbi ve biyolojik bilimi süpürürken yaklaşımlar sürekli değişmektedir. Şu anda, ortak biyoinformatik yaklaşımlar DNA veya protein dizilerini analiz etmek, belirli alaka veya önemi genleri belirlemek ve fonksiyonel genomik 16 ile gen ve gen ürünlerinin alaka belirlemek için kamuya açık veritabanları ve yazılım programlarının kullanımını içerir16. Biyoinformatik alanı kesinlikle bu yaklaşımlarla sınırlı olmamakla birlikte, klinisyenlerin ve araştırmacıların biyolojik verileri bir bütün olarak hastaların yararına yönetmelerine yardımcı olmak açısından önemlidir.
Bu çalışma, birkaç önemli veritabanları ve Notch sinyal yolu hakkında araştırma için kullanımı vurgulamak amaçlamaktadır. NOTCH2, NOTCH3, ve onların co\u2012activator MAML1 veritabanı çalışması için örnek olarak kullanılmıştır. Yumurtalık kanserinde Notch sinyal yolunun önemi doğrulandığı için bu genler kullanılmıştır. Alınan verilerin sistematik analizi yumurtalık kanserinde Çentik sinyalinin önemini doğrulamıştır. Buna ek olarak, Notch sinyalizasyon iyi türler arasında korunmuş olduğundan, Drosophila melanogaster NICD ve Mastermind birlikte aşırı ifade Drosophila yumurtalıklarda tümörlerneden olabilir doğrulandı, veritabanı bulguları ve yumurtalık kanserinde Çentik sinyal önemli ve korunmuş rolü destekleyen.
Protocol
Representative Results
Discussion
Biyoinformatik kullanımı için sayısız yaklaşım ve yöntem olduğundan, genel halk için online olarak çok sayıda veritabanları mevcuttur. Bu veritabanlarının her birinden çok sayıda bilgi alınabilir, ancak bazıları belirli girdilere dayalı olarak hasta sağkalımını değerlendirmek gibi belirli amaçlar için en uygun lardır. Farklı veritabanlarından alınan verilerin sistematik analizi, önemli bilimsel bulgular alabiliyor.
Mevcut analiz, biyoinformatik yaklaşımların…
Divulgations
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Bu çalışma Start-Up Funding, College of Science and Mathematics Research Grant, Summer Research Session Award ve Georgia Southern Üniversitesi Araştırma Tohum Finansman Ödülü ile desteklenmiştir.
Materials
| DAPI (4',6-Diamidino-2-Phenylindole, Dihydrochloride) | Invitrogen | D1306 | 1:1000 Dilution |
| PBS, Phosphate Buffered Saline, 10X Powder, pH 7.4 | ThermoFisher | FLBP6651 | Dissolved with ddH2O to make 1X PBS |
| Goat serum | Gibco | 16210064 | Serum |
| Embryo dish | Electron Microscopy Sciences | 70543-45 | Dissection Dish |
| Nutating mixers | Fisherbrand | 88861041 | Nutator |
| tj-Gal4, Gal80ts/ CyO; UAS-NICD-GFP/ TM6B | Dr. Wu-Min Deng at Florida State University | N/A | Fly stock |
| w*; UAS-mam.A | Bloomington Drosophila Stock Center | #27743 | Fly stock |
| w[1118] | Bloomington Drosophila Stock Center | #5905 | Fly stock |
| The PRECOG portal | Stanford University | precog.stanford.edu | Publicly accessible database of cancer expression datasets |
| CSIOVDB | Cancer Science Institute of Singapore | csibio.nus.edu.sg/CSIOVDB/CSIOVDB.html | Microarray database used to study ovarian cancer |
| The Gene Expression across Normal and Tumor tissue (GENT) Portal | Korea Research Institute of Bioscience and Biotechnology (KRIBB) | medical–genome.kribb.re.kr/GENT | Publicly accessible database of gene expression data across diverse tissues, divided into tumor and normal tissues. |
| Broad Institute Cancer Cell Line Encyclopedia (CCLE) | Broad Institute and The Novartis Institutes for BioMedical Research | portals.broadinstitute.org/ccle | Provides genomic profiles and mutations of human cancer cell lines |
| cBioPortal | Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSK) | cioportal.org | Portal that allows researchers to search for genetic alterations and signaling networks |
| Zeiss 710 Inverted confocal microscope | Carl Zeiss | ID #M 210491 | Examination and image collection of fluorescently labeled specimens |
References
- Bocchicchio, S., Tesone, M., Irusta, G. Convergence of Wnt and Notch signaling controls ovarian cancer cell survival. Journal of Cellular Physiology. , (2019).
- Hibdon, E. S., et al. Notch and mTOR Signaling Pathways Promote Human Gastric Cancer Cell Proliferation. Neoplasia. 21 (7), 702-712 (2019).
- Kucukkose, C., Yalcin Ozuysal, O. Effects of Notch signalling on the expression of SEMA3C, HMGA2, CXCL14, CXCR7, and CCL20 in breast cancer. Turkish Journal of Biology. 43 (1), 70-76 (2019).
- Lan, G., et al. Notch pathway is involved in the suppression of colorectal cancer by embryonic stem cell microenvironment. OncoTargets and Therapy. 12, 2869-2878 (2019).
- Lian, H., et al. Notch signaling promotes serrated neoplasia pathway in colorectal cancer through epigenetic modification of EPHB2 and EPHB4. Cancer Management and Research. 10, 6129-6141 (2018).
- Salazar, J. L., Yamamoto, S. Integration of Drosophila and Human Genetics to Understand Notch Signaling Related Diseases. Advances in Experimental Medicine and Biology. 1066, 141-185 (2018).
- Bray, S. J. Notch signalling in context. Nature Reviews Molecular Cell Biology. 17 (11), 722-735 (2016).
- Andersson, E. R., Sandberg, R., Lendahl, U. Notch signaling: simplicity in design, versatility in function. Development. 138 (17), 3593-3612 (2011).
- Brou, C., et al. A novel proteolytic cleavage involved in Notch signaling: the role of the disintegrin-metalloprotease TACE. Molecular Cell. 5 (2), 207-216 (2000).
- Oswald, F., et al. p300 acts as a transcriptional coactivator for mammalian Notch-1. Molecular and Cellular Biology. 21 (22), 7761-7774 (2001).
- Xiu, M. X., Liu, Y. M. The role of oncogenic Notch2 signaling in cancer: a novel therapeutic target. American Journal of Cancer Research. 9 (5), 837-854 (2019).
- Allenspach, E. J., Maillard, I., Aster, J. C., Pear, W. S. Notch signaling in cancer. Cancer Biololgy & Therapy. 1 (5), 466-476 (2002).
- Jia, D., Underwood, J., Xu, Q., Xie, Q. NOTCH2/NOTCH3/DLL3/MAML1/ADAM17 signaling network is associated with ovarian cancer. Oncology Letters. 17 (6), 4914-4920 (2019).
- Weng, J. T., et al. Novel bioinformatics approaches for analysis of high-throughput biological data. Biomed Research International. 2014, 814092 (2014).
- Readhead, B., Dudley, J. Translational Bioinformatics Approaches to Drug Development. Advances in Wound Care (New Rochelle). 2 (9), 470-489 (2013).
- Bayat, A. Science, medicine, and the future: Bioinformatics. BMJ. 324 (7344), 1018-1022 (2002).
- Gentles, A. J., et al. The prognostic landscape of genes and infiltrating immune cells across human cancers. Nature Medicine. 21 (8), 938-945 (2015).
- Tan, T. Z., et al. CSIOVDB: a microarray gene expression database of epithelial ovarian cancer subtype. Oncotarget. 6 (41), 43843-43852 (2015).
- Shin, G., et al. GENT: gene expression database of normal and tumor tissues. Cancer Informatics. 10, 149-157 (2011).
- Barretina, J., et al. The Cancer Cell Line Encyclopedia enables predictive modelling of anticancer drug sensitivity. Nature. 483 (7391), 603-607 (2012).
- Gao, J. J., et al. Integrative Analysis of Complex Cancer Genomics and Clinical Profiles Using the cBioPortal. Science Signaling. 6 (269), (2013).
- Cerami, E., et al. The cBio Cancer Genomics Portal: An Open Platform for Exploring Multidimensional Cancer Genomics Data. Cancer Discovery. 2 (5), 401-404 (2012).
- McGuire, S. E., Mao, Z., Davis, R. L. Spatiotemporal gene expression targeting with the TARGET and gene-switch systems in Drosophila. Science’s STKE. 2004 (220), 6 (2004).
- Jia, D., Huang, Y. C., Deng, W. M. Analysis of Cell Cycle Switches in Drosophila Oogenesis. Methods in Molecular Biology. 1328, 207-216 (2015).
- Lo, P. K., Huang, Y. C., Corcoran, D., Jiao, R., Deng, W. M. Inhibition of Notch signaling by the p105 and p180 subunits of Drosophila chromatin assembly factor 1 is required for follicle cell proliferation. Journal of Cell Science. 132 (2), (2019).
- Keller Larkin, M., et al. Role of Notch pathway in terminal follicle cell differentiation during Drosophila oogenesis. Development Genes and Evolution. 209 (5), 301-311 (1999).
- Sun, J., Deng, W. M. Notch-dependent downregulation of the homeodomain gene cut is required for the mitotic cycle/endocycle switch and cell differentiation in Drosophila follicle cells. Development. 132 (19), 4299-4308 (2005).
- Jia, D., et al. A large-scale in vivo RNAi screen to identify genes involved in Notch-mediated follicle cell differentiation and cell cycle switches. Scientific Reports. 5, 12328 (2015).
- Shcherbata, H. R., Althauser, C., Findley, S. D., Ruohola-Baker, H. The mitotic-to-endocycle switch in Drosophila follicle cells is executed by Notch-dependent regulation of G1/S, G2/M and M/G1 cell-cycle transitions. Development. 131 (13), 3169-3181 (2004).
