Extracto
Las investigaciones recientes han puesto de manifiesto diversos marcadores moleculares en el cáncer de pulmón. Sin embargo, los principios subyacentes de la organización de sus redes de regulación genética siguen esperando investigación. A continuación se realizó un análisis de componente de red (NCA) y el Análisis de diafonía Camino (PCA) para la construcción de una red de regulación en el cáncer de pulmón humano (A549) células que fueron tratados con 50 uM motexafin gadolinio (MGD), un fármaco quimioterapéutico catión metálico que contiene de 4 , 12, y 24 horas. Hemos identificado un conjunto de TFS clave, conocidos genes diana para estos TFS, y vías de señalización implicadas en las redes de regulación. Nuestro trabajo demostró que putativo interacciones entre estos TFS (como ESR1 /SP1, E2F1 /SP1, c-MYC-ESR, Smad3 /c-Myc, y NFKB1 /RELA), entre TFS y sus genes diana (como BMP41 /est1 , TSC2 /Myc, APE1 /Sp1 /p53, RARA /HOXA1, y SP1 /USF2), y entre las vías (como PPAR vía de señalización y vía de señalización adipocitocinas de señalización). Estos resultados proporcionarán conocimientos sobre el mecanismo de regulación de las células de cáncer de pulmón tratados con MGD
Visto:. Shao L, L Wang, Wei Z, Xiong Y, Wang Y, Tang K, et al. (2012) de red dinámica de la transcripción y Camino de diafonía para revelar mecanismo molecular de las células de cáncer de pulmón humano tratado-MGD. PLoS ONE 7 (5): e31984. doi: 10.1371 /journal.pone.0031984
Editor: Yidong Bai, Universidad de Texas Health Science Center en San Antonio, Estados Unidos de América
Recibido: 18 Septiembre, 2011; Aceptado 16 de enero de 2012; Publicado: 31-may 2012
Derechos de Autor © 2012 Shao et al. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la licencia Creative Commons Attribution License, que permite el uso ilimitado, distribución y reproducción en cualquier medio, siempre que el autor original y la fuente se acreditan
Financiación:. Este trabajo fue apoyado por el Programa 973 (2010CB529600), el Programa 863 (2009AA022701), la Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China (81121001), la Comisión Municipal de Shanghai del Programa de Ciencia y Tecnología (09DJ1400601), la National Key Technology Research & amp; Programa devolopment (2006BAI05A09), y el Proyecto de la disciplina conocida académica Shanghai (B205). Los donantes no tenía papel en el diseño del estudio, la recogida y análisis de datos, decisión a publicar, o la preparación del manuscrito
Conflicto de intereses:.. Los autores han declarado que no existen intereses en competencia
Introducción
el cáncer de pulmón es la principal causa mundial de muerte relacionada con el cáncer con una tasa de supervivencia a 5 años inferior al 15% [1]. Varios marcadores moleculares asociados con la progresión del cáncer de pulmón han sido identificados, incluyendo TGF, MET, TP53, HIF1A, APC, KRAS y EGFR [2].
Los factores de transcripción (TFS) y las vías de desempeñar un papel fundamental en la etiología de cáncer de pulmón. Por ejemplo, el factor de transcripción E2F-1 es expresada sobre las células en el cáncer de pulmón, y el nivel se ve reforzada por desregulado circuitos pRb-p53-MDM2 [3]. análisis de la regulación transcripcional ha demostrado que el nivel de la actividad del promotor y la expresión de Sp1 están regulados por Ets-1 en células de cáncer de pulmón A549. Análisis funcional de dos sitios Ets-1-de unión en el promotor Sp1 sugiere que sólo sitio Ets-1 de unión a -413 a -404 está implicado en la activación del promotor de Sp1 [4]. También se ha documentado que la expresión de cPLA2 es crítico para el crecimiento transformado de cáncer de pulmón y de forbol 12-miristato 13-acetato (PMA) y la vía de transducción de señales activados por que está implicado en la activación enzimática de cPLA2. Los estudios revelan que c-Jun /nucleolina y complejos de c-Jun /Sp1 juegan un papel importante en la expresión génica regulada cPLA2a-PMA [5]. Además, varias vías de señalización implicadas en la progresión del cáncer de pulmón se ha demostrado, por ejemplo, vía PI3K /AKT, vía de señalización de TGF-beta, vía Wnt, vía de JAK /STAT, y la vía MAPK /ERK [6], [7], [8 ], [9].
técnicas de alto rendimiento de la biología, como los microarrays, han generado una gran cantidad de datos que potencialmente pueden proporcionar información a nivel de sistemas en relación con los mecanismos que subyacen a la dinámica [10]. Para extraer información significativa (TFS y vías de información) a partir de los datos de expresión de alto rendimiento, hemos empleado NCA y PCA para construir y analizar la red de regulación dinámica en las células de cáncer de pulmón humanos tratados con MGD.
NCA, desarrollado por James Liao [10], es una red de marco estructura impulsada para deducir dinámica de la señal de regulación. modelos NCA la expresión de un gen como una combinación lineal de la actividad de cada factor de transcripción que controla la expresión del gen. NCA hace uso de la estructura de conectividad de redes de regulación transcripcional y un conjunto de datos de expresión génica para inferir la dinámica de las actividades de factores de transcripción. NCA se ha aplicado con éxito en la inferencia de una red de regulación transcripcional de los genes relacionados con la citocinesis-[11] y elementos de control específicos de las fases de su ciclo celular en la levadura [12]. En este estudio, hemos construido un modelo dinámico integrado del cáncer de pulmón humano en respuesta a la DGM, que consistía en la actividad de factores de transcripción, calculados influencias reguladoras factor de transcripción de cada gen.
Dada la naturaleza compleja de los sistemas biológicos , más de una vía puede estar involucrado en cualquier enfermedad compleja dado. Dos o varias vías pueden interactuar entre sí para causar la enfermedad. Esto es muy probablemente debido a las proteínas importantes funcionales pueden estar implicados en múltiples vías [13]. Por lo tanto, además de la identificación de las vías específicas, también tomamos un paso más allá mediante la exploración de la interacción y la diafonía entre las vías que se relacionan con el cáncer de pulmón tratados con MGD. En este estudio, se utilizó un enfoque computacional para detectar la interferencia entre vías sobre la base de una red de interacción proteína-proteína (PPI), el co-expresado significado de cada par de genes, y un sistema de puntuación que se usa para definir una función [14] .
Hemos definido la red regulada dinámico utilizando NCA que requiere dos entradas: una serie de perfiles de expresión génica y una matriz predefinida que contiene la influencia de cada factor de transcripción de sus genes diana estimado o identificados. Dos salidas de NCA (actividades de factores de predicción e influencias reguladoras) han añadido elementos adicionales a los datos de expresión génica en la estructura de la red reguladora subyacente se conoce parcialmente. Con el fin de interpretar las actividades de los factores de transcripción y regulación de la fuerza (influencias), la corrección entre las actividades TF y expresión, se calculó la agrupación jerárquica. Finalmente, se construyeron las redes regulados dinámicas. Al lado, la ACP se utilizó para detectar la relación entre las vías.
En resumen, nuestro estudio pretende mostrar mecanismo molecular de las células de cáncer de pulmón tratados con MGD desde una perspectiva dinámica y sistemática por PCA y NCA. Nuestros resultados deberían proporcionar nuevas vías para la investigación más avanzada en el papel biológico de TFS y las vías en las células de cáncer de pulmón tratados con MGD.
Métodos
células de cáncer de pulmón humano (A549) [15] fueron tratados con 50 uM de metal de gadolinio que contiene cationes quimioterapéutico motexafin fármaco (mgd) para 4, 12, o 24 horas. Sus perfiles de expresión se compararon con los de las células de control tratadas con 5% de manitol con el mismo tiempo de incubación. El detalle de las muestras se muestra en la Tabla 1. El método limma [16] se utilizó para identificar los genes expresados diferencialmente (DEGs) en el perfil de expresión (GSE2189). Se seleccionaron para su posterior análisis 0,05; los DEGs con factor de cambio & gt; 1,5 y valor de p & lt. Cada DEG seleccionado debe ser expresado de forma diferente en más de una etapa. Además, se recogieron 6328 relaciones normativas entre 250 y 2255 TFS genes diana de TRED [17] y TRANSFAC [18].
Con el fin de añadir más las relaciones de regulación entre TF y genes diana, un total fueron seleccionados de 250 TFS y 144 DEGs para ser agrupado jerárquicamente por hcluster del lenguaje R. Para cada par de TF y su gen diana, sólo el gen diana en el sub-árbol de la TF-nodo con un coeficiente mayor de 0,8 (umbral