Интеграция подходов к биоинформатике и экспериментальных валидсов для понимания роли сигнализации в раке яичников
Summary
Биоинформатика является полезным способом обработки крупномасштабных наборов данных. Благодаря внедрению подходов к биоинформатике исследователи могут быстро, надежно и эффективно получать проницательные приложения и научные открытия. Эта статья демонстрирует использование биоинформатики в исследованиях рака яичников. Он также успешно проверяет биоинформатики выводы путем экспериментов.
Abstract
Notch сигнализации является весьма сохранимым нормативным путем, участвующих во многих сотовых процессов. Дисрегуляция этого сигнального пути часто приводит к вмешательству в надлежащее развитие и может даже привести к инициации или прогрессированию рака в некоторых случаях. Поскольку этот путь служит сложным и универсальным функциям, его можно изучить с помощью различных подходов. Из них биоинформатика обеспечивает, несомненно, экономичный, доступный и удобный для пользователя метод исследования. Биоинформатика является полезным способом извлечения небольших фрагментов информации из крупномасштабных наборов данных. Благодаря внедрению различных подходов к биоинформатике исследователи могут быстро, надежно и эффективно интерпретировать эти большие наборы данных, принося проницательные приложения и научные открытия. Здесь представлен протокол для интеграции биоинформатики подходов к исследованию роли Notch сигнализации в рак яичников. Кроме того, результаты биоинформатики проверяются на основе экспериментов.
Introduction
Путь сигнализации Notch является очень сохранимым путем, который важен для многих процессов развития в биологических организмах. Было показано, что сигнализация notch играет значительную роль в пролиферации клеток и самообновлении, а дефекты в пути сигнализации Notch могут привести ко многим видам рака1,2,3,4,6. В некоторых случаях, Notch сигнальный путь был связан как с ростом тканей и рака, а также клеточной смерти и подавления опухоли7. Несколько рецепторов Notch (NOTCH 1’4) и co’u2012activator Mastermind (MAML 1’3), все с различными функциями, добавить дополнительный уровень сложности. В то время как путь сигнализации Notch является сложным с точки зрения функций, его основной путь прост на молекулярной основе8. Рецепторы notch действуют как трансмембранные белки, состоящие из внеклеточных и внутриклеточных областей9. Лиганд, связывающийся с внеклеточной областью рецепторов Notch, облегчает протеолитоическое расщепление, что позволяет высвобождению внутриклеточного домена Notch (NICD) в ядро. ЗАТЕМ NICD связывается с co’u2012activator Mastermind, чтобы активировать экспрессию генов вниз по течению10.
В последние годы, Notch сигнализации было показано, играют различные роли в инициации и прогрессирования нескольких видов рака различных видов6,11. Например, Нотч сигнализации была связана с опухолевого гена с участием человека NOTCH1 ген12. В последнее время, NOTCH2, NOTCH3, Дельта-как 3 (DLL3), Mastermind’u2012like белка 1 (MAML1), и дезинтехрин и металлопротеиназы домена no2012содержащий белок 17 (ADAM17) гены были показаны, чтобы быть сильно связаны с раком яичников, особенно с плохой общей выживаемости пациентов13.
По мере постоянного увеличения объема экспериментальных и связанных с пациентами данных возрастает и спрос на анализ имеющихся данных. Имеющиеся данные разбросаны по публикациям, и они могут предоставлять противоречивые или даже противоречивые выводы. С развитием новых технологий в последние десятилетия, таких как секвенирование следующего поколения, объем имеющихся данных вырос в геометрической прогрессии. Хотя это представляет собой быстрый прогресс в области науки и возможности для продолжения биологических исследований, оценка значения общедоступных данных для решения вопросов исследования является большой проблемой14. Мы считаем, что биоинформатика является полезным способом извлечения небольших фрагментов информации из крупномасштабных наборов данных. Благодаря внедрению различных подходов к биоинформатике исследователи могут быстро, надежно и эффективно интерпретировать эти большие наборы данных, принося глубокие открытия. Эти открытия могут варьироваться от выявления потенциальных новых целей лекарственной терапии или биомаркеров болезни, персонализированные лечения пациентов15,16.
Биоинформатика сама по себе быстро развивается, и подходы постоянно меняются по мере того, как технологические достижения размывают медицинскую и биологическую науку. В настоящее время общие подходы биоинформатики включают использование общедоступных баз данных и программных программ для анализа последовательностей ДНК или белка, определения генов, имеющих особую актуальность или важность, и определения актуальности генов и генных продуктов с помощью функциональной геномики16. Хотя область биоинформатики, безусловно, не ограничивается этими подходами, они имеют важное значение в оказании помощи врачам и исследователям управлять биологическими данными в интересах пациентов в целом.
Это исследование направлено на выделение нескольких важных баз данных и их использование для исследований о Нотч сигнального пути. В качестве примеров для исследования базы данных были использованы NOTCH2, NOTCH3, и их co’u2012activator MAML1. Эти гены были использованы, потому что важность Нотч сигнальный путь в рак яичников была проверена. Систематический анализ полученных данных подтвердил важность сигнализации Notch при раке яичников. Кроме того, поскольку Нотч сигнализации хорошо сохраняется между видами, было подтверждено, что переэкспрессия Drosophila melanogaster NICD и Mastermind вместе может вызвать опухоли в дрозофилы яичников, поддерживая выводы базы данных и значительную и сохраненную роль Notch сигнализации в рак яичников.
Protocol
Representative Results
Discussion
Поскольку существует бесчисленное множество подходов и методов использования биоинформатики, существует множество баз данных, доступных в Интернете для широкой общественности. Из каждой из этих баз данных можно извлечь обилие информации, но некоторые из них лучше всего подходят для ?…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Эта работа была поддержана Start-Up Финансирование, Колледж науки и математики исследований Грант, Летняя исследовательская сессия премии, а также исследования семян Финансирование премии от Университета Джорджии.
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).
