Integrering av bioinformatikmetoder och experimentella valideringar för att förstå rollen av notch signalering i äggstocks cancer
Summary
Bioinformatik är ett användbart sätt att bearbeta storskaliga datauppsättningar. Genom att genomföra bioinformatikmetoder kan forskarna snabbt, tillförlitligt och effektivt erhålla insiktsfulla tillämpningar och vetenskapliga upptäckter. Denna artikel visar utnyttjandet av bioinformatik i äggstockscancer forskning. Det också framgångsrikt validerar bioinformatik resultat genom experiment.
Abstract
Notch signalering är en mycket bevarad reglerings väg inblandade i många cellulära processer. Dysreglering av denna signalering väg leder ofta till störningar med rätt utveckling och kan även resultera i initiering eller progression av cancer i vissa fall. Eftersom denna väg tjänar komplexa och mångsidiga funktioner, det kan studeras utförligt genom många olika metoder. Av dessa ger bioinformatik en onekligen kostnadseffektiv, lättillgänglig och användarvänlig metod för studier. Bioinformatik är ett användbart sätt att extrahera mindre bitar av information från storskaliga datauppsättningar. Genom att genomföra olika bioinformatikmetoder kan forskarna snabbt, tillförlitligt och effektivt tolka dessa stora dataset, vilket ger insiktsfulla tillämpningar och vetenskapliga upptäckter. Här presenteras ett protokoll för integration av bioinformatik metoder för att undersöka rollen av notch signalering i äggstockscancer. Dessutom är bioinformatikfynd validerade genom experiment.
Introduction
Den notch signalering vägen är en mycket bevarad väg som är viktig för många utvecklingsprocesser inom biologiska organismer. Notch signalering har visat sig spela en viktig roll i cell spridning och självförnyelse, och defekter i notch signalering vägen kan leda till många typer av cancer1,2,3,4,5,6. I vissa fall, den notch signalering vägen har kopplats till både vävnad tillväxt och cancer samt celldöd och tumör dämpning7. Flera notch receptorer (NOTCH 1 − 4) och co\u2012activator Mastermind (MAML 1 − 3), alla med olika funktioner, lägga till en ytterligare nivå av komplexitet. Medan notch signalvägen är sofistikerad när det gäller funktioner, är dess kärna väg enkel på molekylär basis8. Notch receptorer fungerar som transmembrana proteiner består av extracellulära och intracellulära regioner9. En ligand bindning till den extracellulära regionen av notch receptorer underlättar proteolytiska klyvning, vilket gör att notch intracellulära domän (NiCd) att släppas ut i kärnan. NICD binder sedan till co\u2012activator Mastermind att aktivera nedströms genuttryck10.
Under de senaste åren har notch signalering visat sig spela en mängd olika roller i initiering och progression av flera typer av cancer mellan olika arter6,11. Till exempel, notch signalering har kopplats till uppkomst involverar Human NOTCH1 Gene12. Nyligen, den NOTCH2, NOTCH3, delta-liknande 3 (DLL3), mastermind\u2012like protein 1 (MAML1), och en avskräckande och metalloproteinas domain\u2012innehåller protein 17 (ADAM17) gener visade sig vara starkt förknippad med äggstockscancer, särskilt med den fattiga totala överlevnaden av patienter13.
Eftersom mängden experimentella och patient-associerade data ökar kontinuerligt, ökar även efterfrågan på analys av tillgängliga data. Tillgängliga data är spridda över publikationer, och de kan leverera inkonsekvent eller till och med motsägelsefulla fynd. Med utvecklingen av ny teknik under de senaste decennierna, såsom nästa generations sekvensering, har mängden tillgängliga data ökat exponentiellt. Även om detta är snabba framsteg inom vetenskap och möjligheter för fortsatt biologisk forskning, att bedöma innebörden av allmänt tillgängliga data för att lösa forskningsfrågor är en stor utmaning14. Vi tror att bioinformatik är ett användbart sätt att extrahera mindre delar av information från storskaliga datauppsättningar. Genom att genomföra olika bioinformatikmetoder kan forskarna snabbt, tillförlitligt och effektivt tolka dessa stora dataset, vilket ger insiktsfulla upptäckter. Dessa upptäckter kan variera från identifiering av potentiella nya läkemedels behandlingsmål eller sjukdoms biomarkörer till individanpassade patientbehandlingar15,16.
Själva bioinformatiken utvecklas snabbt, och tillvägagångssätten förändras ständigt när teknologiska framsteg sveper medicinsk och biologisk vetenskap. För närvarande omfattar gemensamma bioinformatikmetoder utnyttjandet av allmänt tillgängliga databaser och program för att analysera DNA-eller proteinsekvenser, identifiera gener av särskild relevans eller betydelse och fastställa relevansen av gener och genprodukter genom funktionsgenomik16. Även om bioinformatikområdet visserligen inte är begränsat till dessa metoder är dessa viktiga för att hjälpa kliniker och forskare att hantera biologiska data till gagn för patienterna som helhet.
Denna studie syftar till att belysa flera viktiga databaser och deras användning för forskning om notch signalvägen. NOTCH2, NOTCH3, och deras Co\u2012activator MAML1 användes som exempel för databasstudien. Dessa gener användes eftersom vikten av notch signalering väg i äggstockscancer har validerats. Systematiska analyser av hämtade data bekräftade vikten av notch signalering i äggstockscancer. Dessutom, eftersom notch signalering är väl bevarad över arter, bekräftades det att överuttryck av Drosophila MELANOGASTER NiCd och Mastermind tillsammans kan inducera tumörer i Drosophila äggstockar, stödja databasen fynd och betydande och bevarade roll notch signalering i äggstockscancer.
Protocol
Representative Results
Discussion
Eftersom det finns otaliga metoder och metoder för utnyttjande av bioinformatik, det finns många databaser tillgängliga online för allmänheten. Ett överflöd av information kan extraheras från var och en av dessa databaser, men vissa är bäst lämpade för särskilda ändamål, såsom bedömning av patientens överlevnad baserat på vissa insatser. Systematiska analyser av hämtade data från olika enskilda databaser kan på ett övertygande sätt ge viktiga vetenskapliga rön.
Den nuv…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Detta arbete stöddes av start-up finansiering, College of Science och matematik forskning Grant, Summer Research session Award, och Research Seed finansiering Award från Georgia Southern University.
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).
