PLoS ONE: Biological Convergence of Cancer Signatures
tiivistelmä
geeniekspressioprofilointi on tunnistettu syöpää prognoosi- ja ennakoivan allekirjoituksia, erinomaisen suorituskyvyn perinteisiin histopatologisen tai kliinisen parametrin. Näin ollen allekirjoitukset sisällytettynä kliiniseen käytäntöön ja pian vaikuttaa jokapäiväiseen päätöksiä onkologian. Kuitenkin vähäinen päällekkäisyys geenissä identiteetin välillä allekirjoitusta samaa syövän tyyppiä tai tila herättää kysymyksiä niiden biologista ja kliinistä merkitystä. Selventää näitä asioita, ymmärtää paremmin molekyyliominaisuudet ja mahdolliset vuorovaikutukset taustalla näennäisesti erilaisen allekirjoitusta tarvitaan. Täällä arvioimme onko allekirjoitukset 24 riippumattomien tutkimusten liittyvät genomin, transcriptome tai proteomia tasoilla. Merkitseviä olivat johdonmukaisesti havaittiin kaikilla näillä molekyyli kerrosta, jotka viittaavat siihen, että on olemassa yhteinen syöpäsolun fenotyyppi. Convergence soluproliferaatioon ja kuolema tukee keskeinen edistää näiden prosessien ennusteeseen, etäpesäkkeitä ja hoitovastetta. Lisäksi toiminnalliset ja molekyylitason yhdistysten tunnistettiin immuunivastetta eri syöpätyyppejä ja ehtoja, jotka täydentävät panos solujen lisääntymisen ja kuolema. Tutkiminen ylimääräisiä, riippumattomia, syöpä aineistot tukevat havaintojemme. Tässä tutkimuksessa ehdotetaan kattavaa strategiaa tulkinnassa syövän allekirjoitusta, joka paljastaa yhteiset suunnitteluperiaatteet ja järjestelmätason ominaisuuksiin.
Citation: Solé X, Bonifaci N, López-Bigas N, Berenguer A, Hernández P, Reina O, et al. (2009) Biological Convergence of Cancer allekirjoitukset. PLoS ONE 4 (2): e4544. doi: 10,1371 /journal.pone.0004544
Editor: Gustavo Stolovitzky, IBM Thomas J. Watsonin tutkimuskeskus, Yhdysvallat
vastaanotettu: 07 lokakuu 2008; Hyväksytty: 16 tammikuu 2009; Julkaistu: 20 helmikuu 2009
Copyright: © 2009 Sole et al. Tämä on avoin pääsy artikkeli jaettu ehdoilla Creative Commons Nimeä lisenssi, joka sallii rajoittamattoman käytön, jakelun ja lisääntymiselle millä tahansa välineellä edellyttäen, että alkuperäinen kirjoittaja ja lähde hyvitetään.
Rahoitus: la Caixa Foundation avustus BM 05/254 (MAP) ja Espanjan terveysministeriön myöntää FIS 05/1006 (VM) ja 06/0545 (MAP), RCESP C03 /09 ja RTICCC C03 /10 (VM ja GC). CAM tukee Beatriu de Pinos apurahan päässä AGAUR of Katalonian hallituksen HA tukee tutkijatohtorin Espanjan terveysministeriön ja MAP on Ramon y Cajal tutkija Espanjan opetus- ja tiede. Rahoittajat ollut mitään roolia tutkimuksen suunnittelu, tiedonkeruu ja analyysi, päätös julkaista tai valmistamista käsikirjoituksen.
Kilpailevat edut: Kirjoittajat ovat ilmoittaneet, etteivät ole kilpailevia intressejä ole.
Johdanto
Viime vuosina kuvauksen useita geeniekspressioprofiilien tai allekirjoituksia kliinistä arvoa tarkkaan ennustetekijöiden tai ennakoivaa luonnehdinta syöpäpotilaita tai kasvaimia. Rintasyöpä on luultavasti paradigma Tällaisten tutkimusten vähintään kolmella eri allekirjoitukset testataan parhaillaan kliinisissä kokeissa ja kaupallisesti saatavilla tavanomaisesta kliinisessä käytännössä onkologiaan [1], [2]. Kuitenkin, ettei päällekkäisyyksiä valitussa geenit on perustavanlaatuisia ongelmia heidän biologisista ja kliinisistä vaikutuksista [3], [4]. Tämä tilanne ei ole ainutlaatuinen rintasyövän ennustetta, sekä kuvaus uudesta ekspressioprofiileja viittaa siihen, että se on yhteinen muille syöpätyyppeihin tai ehtoja-so. etäpesäkkeitä ja hoidot [5]. Syitä tämä paradoksi voi olla metodologinen eroja [6] ja tilastollisia luomia rajoitteita suuri määrä geenejä tutkittiin nähden suhteellisen pieni määrä näytteitä profiloituja [7] – [9]. Tärkeää on, tuoreessa tutkimuksessa Perou ja työtovereiden [10] perustettiin yhteinen ennustetekijöiden arvo on noin rintasyövän allekirjoitusten puuttumisesta huolimatta päällekkäisyyksiä geenin identiteettejä. Tämä havainto vahvisti kliinistä merkitystä allekirjoitusten ja ehdotti, että he voivat tehokkaasti kaapata yhteinen kasvainsolu fenotyyppi (t) [11]. Tämä otaksuttu yhteinen fenotyyppi rintasyövän ja muiden neoplasioiden on määriteltävä, jos aiomme paremmin ymmärtää merkityksen allekirjoituksia.
Jotkut varhaisista kuvaukset allekirjoitusten totesi spesifisten biologisten prosessien yliedustettuja vuonna vastaavan geenin luetteloihin. Näistä prosesseista, yksittäisten geenien mukana solusyklin ja apoptoosin korostettiin (esim. [12], [13]). Uudemmat näyttö viittaa erityisiä geenejä, jotka maailmanlaajuisesti rintasyöpään liittyvän ennustetta ja liittyvät soluproliferaatioon muun prosesseja tai väyliä [14] – [21]. On kuitenkin vielä epäselvää, miten nämä todisteet leimaa molekyylitaso ja kuinka tasot integroida järjestelmätason mallin sisältävän geenin ja /tai proteiini vuorovaikutusten rintasyövän ja ihmisen syövän yleensä. Tässä käytimme integroiva lähestymistapa olemassaolon määrittämiseksi oletetun yhteisen kasvainsolu fenotyyppi (t) liittyvät eri syöpätyyppeihin ja olosuhteet. Tutkimuksessa havaittiin yhteinen molekyylitason ominaisuudet ja verkon vuorovaikutukset liittyvät soluproliferaatioon ja kuoleman, ja paljasti yhdistysten immuunivasteeseen. Tuloksemme korostavat opiskelun allekirjoitusta järjestelmätason perpective.
Tulokset
Genominen ominaisuudet: E2Fs ja estrogeenireseptori (ER) B
tunnistamaan yhteiset ominaisuudet keskuudessa syöpä allekirjoitukset me koottu kirjallisuudesta geeni luettelot 24 tutkimuksista (taulukko S1). Ne edustavat 19 ennustetekijöiden allekirjoitukset, kaksi allekirjoitusta keskittyi lähinnä etäpesäkkeitä, ja seitsemän ennustavan hoitovastetta allekirjoituksia. Kaikki käytetyt allekirjoitukset vastasi validoitu sarjaa geenien samalla tasolla. Ensin tarkasteltiin molekyyliominaisuudet tai verkkotopologian ominaisuudet geenien ja /tai proteiinien allekirjoituksista genomin, transcriptome ja proteomia tasolla. Seuraavaksi tunnistetut ominaisuudet ja verkon yhdistysten saatiin tukea riippumattomissa ilmaisun aineistoja eri syöpätyyppien ja olosuhteissa (Fig. 1).
strategia määritellään yhteisiä ominaisuuksia ja vuorovaikutuksia allekirjoituksia genomin, transcriptome ja proteomia tasot ja validointi itsenäisissä aineistoja.
Ominaisuudet genomin tasolla arvioitiin luotaa suhteellinen rikastus ennusti transkriptiotekijän sitoutumiskohdassa motiiveja klo promoottorit allekirjoituksen geenien (katso menetelmät). Näissä analysoi kärkipään motiiveja useiden allekirjoitukset olivat E2F perhe. Merkittävät yliedustus E2F motiiveja tunnistettiin ~45% (13/28) allekirjoitusten testatuista ennustetekijöiden (rakon, rinnan ja keskushermoston (CNS) syövät, ja kolme multi-syöpä allekirjoitukset) ja ennakoivan allekirjoitukset (doketakseli rinta- kasvaimia, EGFR tyrosiinikinaasin estäjät (TKI) keuhkojen kasvaimet ja pemetreksedin pitkälle edenneitä kiinteitä kasvaimia) (väärä löytö määrä (FDR) -adjusted
P
arvojen 0,05) (Fig. 2
). Sitä vastoin vain yksi allekirjoitus (immuunivastetta ennustetekijöiden allekirjoitettavaksi estrogeenireseptorin (ER) -negatiivinen rintasyövän [22]) osoitti aliedustuksesta E2F motiiveja. Tämä havainto käsitellään seuraavissa kappaleissa.
, esitys E2F motiivien perustuu Jaspar ja Transfac matriisit ja Poisson-jakauman, jossa
P
arvot tarkistetaan FDR lähestymistapa analyysien-sarakkeita. Arvot näkyvät yksityiskohtaisesti upotus: punainen /oranssi merkittäviin yliedustus ja sininen merkittäviin aliedustus. E2F1_Q6 motiivi edustaa otaksuttu toimintaa E2F1 ja MYC.
B
, edustus E2F1-AP2 ja E2F4 sitovat kohdat kromatiinin immunosaostuksella (chip), joissa käytetään samoja tilastollisia menetelmiä kuin edellä on kuvattu. E2F4 tiedot vastaavat yhteinen analyysi solusyklivaiheista [23].
C
, edustus geenien määräajoin ilme solusyklin läpi.
D
, edustus ER transkription sääntely kromatiinin immunopresipitaatiomäärityksiä tai transkription muutosten MCF7-soluissa.
E
, edustus ylimääräisiä promoottorin motiivien avulla Transfac matriiseja. Haava vastaus allekirjoitus ilman solusyklin liittyvien geenien osoitetaan loppuliite ”(-CC)”, ja ”koko joukko” allekirjoitus ER-negatiivisen rintasyövän sisältää immuunivastetta sekä muita biologisia prosesseja, kuten solukierron. Dasatinibiryhmän ennustava allekirjoitus on jaettu kahteen sarjat vaikutusta eturauhasen ja rintasyövän vastaavasti. Kolorektaalikarsi- ennustetekijöiden allekirjoitukset kuten on määritelty taulukossa S1.
arvioimiseksi motiivi ennusteita promoottorisekvenssit allekirjoituksesta geenien, tutkimme mittaustuloksia chromatin immunopresipitaatiomäärityksiä transkriptiotekijöiden [23], [24] . Tämä analyysi tukee suuria roolia E2F transkription ohjelmia. Noin 65% allekirjoituksia osoittivat merkittävää yliedustus E2F1-AP2 ja /tai E2F4 sitoutumiskohtia (Fig. 2
B
). Vahvin yli-esityksiä havaittiin prognostisten-erityisesti rintasyövän-ja ennakoivan hoitovaste allekirjoitusten E2F1-AP2 sivustoja. Kuitenkin erityispiirteet myös ehdotettu immuunivasteen, joka osoitti aliedustus E2F1-AP2, ja ennustavaa allekirjoituksia, jotka eivät näytä ero edustus E2F4 missään tapauksessa.
E2Fs ovat keskeisiä säätelijöitä solun leviämisen ja kuoleman [25], [26], ja yleinen vapautuminen E2F-välitteisen transkription ohjelmat on tunnusomaista syöpään transcriptomes [27]. Yhteys mahdollisuudet soluproliferaatiota arvioitiin edelleen tarkastelemalla selostukset määräajoin ilme solusyklin läpi [28], mikä osoittaa suoraa tai epäsuoraa rooli vaiheessa (t) solunjakautumisen ja analysoimalla ER toiminnallinen genomista tietoa [29 ]. Merkittävät yliedustus ajoittain ilmaissut geenien havaittiin ~45% allekirjoitusten, joista suurin osa oli ennustetekijöitä allekirjoituksia eri syöpätyyppejä (Fig. 2
C
). Yksityiskohtainen tarkastelu solusyklivaiheista osoitti erityistä yliedustus geenien ilme huippu G2 ja G2 /M, joka on yhtäpitävä niiden roolia solunjakautumista (tuloksia ei esitetty). Lisäksi sopusoinnussa välistä solujen lisääntymistä ja ER signalointireitille [30], merkittävä yliedustus ER sitoutumiskohtiin ja /tai ER-välitteisen transkription säätelyyn todettiin useimmissa allekirjoitusten (~90%), riippumatta tyypin tai tilassa (kuvio. 2
D
). Tämä korkea päällekkäisyys ER sääntely luultavasti kuvastaa vahva yhdessä solujen lisääntymistä yli syöpä hormoni-riippuvuudet.
Kaiken kaikki paitsi kaksi allekirjoitusta tutki tässä osoitti merkittäviä yliedustus yhden tai useamman molekyylien todisteiden liittyvän jossa solujen jakautumisen ja kuolema. Poikkeuksia olivat immuunivastetta allekirjoitus, joka voi heijastaa osallistumista erilaisten biologisten prosessien ja B-solulymfooman ennusteen allekirjoitus, joka voidaan selittää tilastollista voimaa tarvitaan havaita eroja pienin geeniperimä tutkitaan (
n
= 19). Samankaltaisuutta allekirjoituksista lisämaksua molekyylitaso esitellään seuraavissa kohdissa.
Lisäohjelmia solujen lisääntymisen, kuolema ja etäpesäkkeiden
tutkimus ylimääräisiä mekanismeja transkription säätelyyn allekirjoituksia, motiivien AHR, EGR1, MYB ja MYC todettiin yliedustettuina toiselle kaudelle. Nämä yli-esityksiä ei ole yhtä laajaa kuin E2Fs tai ER, mikä viittaa siihen, että niillä on vain vähäinen merkitys, mutta eri syöpätyyppien ja ehdot sisältyvät: an EGR1 motiivi todettiin olevan yliedustettuina CNS ja peräsuolen syöpiä ja β-kateniinin monen syövän ennustetekijöiden allekirjoitusta, rintasyöpä keuhkometastaasitestissä allekirjoitus ja ennakoivan allekirjoitukset sisplatiinin ja dasatinibin (FDR-oikaistu
P
arvojen 0,05) (Fig. 2
E
) . Suostumuksella näiden havaintojen, löysimme keuhkometastaasitestissä allekirjoituksen sisältävän 22% (12/54) geenien ennustetun muualla olevan EGR1 transkription tavoitteet [31] – [34] ja haava vaste aiemmin osoitettu koordinoitava
MYC
vahvistus [35]. Lisäksi yli-esitys AHR motiivi on yhdenmukainen sen yhdessä ER säätelemään solujen lisääntymistä [36].
Seuraavaksi merkitys motiivin esityksiä arvioitiin analysoimalla geenin ilmentyminen korrelaatiot edustavissa syövän aineistoja. Niinpä laskettu korrelaatiot käyttäen Pearsonin korrelaatiokerroin (PCC) välillä seitsemästä transkriptiotekijät esitetty edellä ja geenejä, jotka liittyvät rintasyövän ennustetta [12] tai annettu vastaus doketakselihoidon rintasyövässä [37], ja niitä verrattiin geenejä non -differentially ilmaistu näissä olosuhteissa. Korkeampi absoluuttinen PCC välillä transkriptiotekijöitä ja geenejä, jotka liittyvät ennusteeseen tai hoitovaste havaittiin kaikissa tapauksissa geenien ja /tai mikrosiru koettimet (Mann-Whitney (MW) testi
P
arvojen 0,001) (Fig. 3) . Ennuste aineisto sisälsi yhden edustajan microarray koetin jokaisen transkriptiotekijän, siksi ne kaikki osoittivat merkittäviä eroja (Fig. 3
). Hoitotuloksiin aineisto sisälsi useita koettimia joitakin tekijöitä, jotka arvioitiin yksitellen tunnistaa teknisiä tai biologisia eroja. Tässä aineisto,
AHR
,
EGR1
ja
HF1A
olivat kukin edustaa yhtä koetinta ja ne kaikki osoittivat merkittävästi suurempi korrelaatiot vaste (Fig. 3
B
).
E2F1
,
E2F4
,
MYC
ja
MYB
oli enemmän kuin yksi anturi jokaisen, jolla on ristiriitainen tuloksia joissakin tapauksissa, mutta keskimääräinen PCC merkitsevästi yhteydessä jossa vaste kolme niistä (Fig. 3
B
), kun taas
E2F4
pysyi unclassifiable kaksi koettimet korreloi merkittävästi ja kaksi ei ollut (tietoja ei esitetty).
, ilmaisu korrelaatioita seitsemän transkriptiotekijöitä-geeni nimet esitetään ylimpänä kunkin kuvaajan-ja geenit ilmentyvät differentiaalisesti rintasyövän ennustetta mitattuna etäpesäkkeiden tapahtumia jopa 5 vuotta (vaaleanpunainen käyrät) suhteessa muihin kuin differentiaalisesti ilmentyvien geenien tässä tilassa (ruskea käyrät). Käyrät osoittavat absoluuttisia PCC arvoja.
B
, sama analyysi ilmentyvät eri geenien jälkeen doketakselihoidon rintasyöpäpotilaiden suhteessa ei-differentiaalisesti ilmentyvien geenien tässä kunnossa. Tulokset
E2F1
,
E2F4
,
MYB
ja
MYC
ovat keskiarvoja kaikista microarray koettimien edustavat kukin tekijä, kun taas insets näyttää tulokset yksittäisten koettimien kanssa merkittäviä eroja.
edelleen arvioimista näiden havaintojen me lasketaan korrelaatiot seitsemän transkriptiotekijät ja 5000 satunnaisesti valittua sarjaa vastaa kokoa differentiaalisesti ilmaisi geenin sarjaa edellä. Korkeampi PCC havaittiin useimpien transkriptiotekijöitä molemmissa syövän olosuhteissa, lukuun ottamatta
E2F4
vuonna ennusteen ja hoitovasteen (
P
käyttämällä saatuja arvoja empiirinen jakauma satunnainen PCC: llä (empiirinen
P
-arvot) olivat 0,16 ja 0,11, vastaavasti). Kaiken merkityksellisten korrelaatiot vähintään kuusi seitsemästä tekijöistä testattiin tukee motiivin ennusteita ja ehdottaa, että on olemassa yhteinen transkription ohjelmia, jotka lähenevät soluproliferaatioon ja kuolema, sekä etäpesäkkeiden kuin paljastui EGR1 [33].
analyysi motiiveja ja ilmaisun korrelaatioita paljasti myös yhdistää toisiinsa näennäisesti erilaisen immuunivasteen asettaa ja eri ennustetta allekirjoitukset. Vaikka se aliedustettuina E2F1 motiiveja, immuunivastetta jaettu yli-esitys MYB motiivi 21-geeni, haavan vastaus rintasyöpä, ja virtsarakon syöpä prognostiset allekirjoituksia (Fig. 2
E
). Yliedustus tämän tekijän immuunivaste on sopusoinnussa sen roolin hematopoieesissa [38], ja sen yliedustus muissa allekirjoituksia on yhdenmukainen syntymässä osallistuminen immuunivasteen ennustetta eri syöpätyyppien [39]. Korkea korrelaatiot havaittiin kuvassa. 3
välillä
MYB
ja geenit maailmanlaajuisesti rintasyöpään liittyvän ennusteeseen (eli ei rajoita ER tila) tukevat tätä hypoteesia. Associations tämän allekirjoituksen muilla molekyylitaso esitellään seuraavissa kohdissa.
Transcriptomic korrelaatioita allekirjoitusten
Koska tunnistamisen yhteisen transkription ohjelmia, globaali ilmaisu korrelaatioita allekirjoitusten pitäisi olla odotettua suuremmat sattumalta. Käyttämällä rintasyövän aineisto [40] ja keskimääräinen PCC kaikkien microarray koetinparien minkä tahansa kahden allekirjoituksen, merkittävää co-ekspressio tunnistettiin noin puolet analyysit verrattuna 10000 vastaava, satunnaisesti valitun geenin sarjaa (empiirinen
P
arvot 0,05) (Fig. 4
). Nämä tulokset tukevat olemassa toimiva ja molekyylitason assosiaatioita monia näennäisesti erilaisia allekirjoituksia, huolimatta siitä, että aineisto käytetyt oli ilmeistä tekniset ja biologiset ominaispiirteet. Lisäksi immuunivaste allekirjoitus osoitti merkittäviä koekspressoimalla 15 allekirjoitusten tutkittu (tuloksia ei ole esitetty), mikä tukee myös lähentymistä tähän prosessiin.
, lämpö kartta keskimäärin PCC välillä syövän allekirjoitukset rintasyöpägeenin ilmentymisen aineisto [40]. Merkittävät co-ilmentyminen (empiirinen
P
arvojen 0,05) on merkitty pisteillä. Huomaa, että matriisi ei ole symmetrinen, koska tulokset olivat riippuvaisia koko kunkin geeniperimä; Näin ollen, mitä suurempi geenin sarjaa (esim. haavan vaste tai invasiivisuus) osoitti merkittävää koekspressio monien muiden allekirjoituksia, ehkä johtuen osittain siitä, että niillä oli suurempi tilastollinen voima, jolla voidaan havaita ne. Jokainen piste vastaa vertailu allekirjoituksen vasemmalla (simuloitu sarja) ja allekirjoitus alareunassa. The Cell Death ja Mitosis sarjat vaaleanpunaisella korostettuna.
B
, vasen paneeli, lista allekirjoitusten, joka osoitti merkittävää korrelaatiota Cell Death tai Mitosis täydellinen GO sarjaa. Oikea paneeli, lista allekirjoitusten, joka osoitti merkittävää korrelaatiota Cell Death tai Mitosis sarjaa, mutta vain niiden keskeisiä komponentteja.
C
, havaittiin (epäjatkuva punainen viiva) verrattuna odotettua (musta käyrä 10000 satunnaisesti valittua sarjaa) keskimääräinen PCC välillä Mitosis asettaa ja 70-geeniperimä, Cell Death asetettu, tai geenejä määräajoin ilme läpi solusyklin.
edelleen testata linkin soluproliferaation ja kuolemaansa transcriptomic tasolla, ja lukuun ottamatta
a priori
tietoa ekspressiotasoja tai profiileja, jotka voisivat bias analyysissa tarkasteltiin korrelaatioita geenin sarjaa valittu vain kriteerit Gene ontologia (GO) ehdot Cell Death and Mitosis. Nämä sarjat olivat yksinomaan määritelty valitsemalla Entrez geenit liitettiin Euroopan nämä ehdot, ja sitten käytetään vertailuissa samalla tavalla kuin mitä tahansa muuta allekirjoitus. Käyttämällä 10000 vastaava satunnainen sarjaa, absoluuttinen korrelaatioita näiden GO laskee ja allekirjoitukset todettiin olevan merkittävästi korkeampi ≥12 vertailuissa (Fig. 4
B
,
jäljellä
). The Cell Death joukko korreloi merkitsevästi viisi allekirjoitusta ja Mitosis joukon korreloi merkitsevästi 11 allekirjoitukset eri tyyppisten syöpien tai ehtoja. Tärkeää on, erot GO asettaa suhteessa satunnainen olivat samaa suuruusluokkaa kuin vertailuja allekirjoitusten (Fig. 4
C
).
Tämä analyysi viittasi siihen, että mitataan ekspressiotasot geenien tiedetään osallistua tiettyyn biologisissa prosesseissa todennäköisesti prognoosi- tai ennustearvo eri tilanteissa. Kuitenkin Analyysia rajoitti mahdollista esiintymistä ei-informatiivinen ilmentymisen tai osa-sarjaa geenien eri käyttäytyminen sisällä GO sarjaa. Siten vähentää dimensionaalisuus solukuoleman ja Mitosis sarjojen pääkomponenttianalyysiin että jää -80% varianssista nosti useita merkittäviä korrelaatioita 12 ja 14 sarjaa, vastaavasti (kuvio. 4
B
,
oikeus
); nämä numerot vastasi yhteensä -60% allekirjoitusten tutki, riippumatta niiden tyypistä tai tilan.
Interactome verkko yhdistysten
Toiminnalliset suhteet proteiineja voidaan tunnistaa suoraan vuorovaikutusta, monimutkainen jäsenyydet tai suhteellisen lähellä yhteyksiä verkoston proteiini-proteiini vuorovaikutusten tai interactome verkkoon. Ottaen huomioon todisteet sillä genomin ja transcriptomic tasolla Edellä esitettyjen, me arveltu, että koodaamien proteiinien näennäisesti erilaisen allekirjoituksia tiiviimmin sijaitsee interactome verkkoon odotettua sattumalta. Tätä analyysiä varten käytimme aineisto, joka koostuu pääasiassa kokeellisesti tunnistettu proteiini-proteiini-vuorovaikutuksia, lukuun ottamatta homodimeerien ja orthology perustuvia ennusteita, ja lasketaan lyhin polku tahansa kahden solmun välillä tai proteiinien giant verkon komponentti (eli komponentin, joka sisältää eniten liitettyjen proteiinien) [41].
Kaikki allekirjoitus vertailut osoittivat lyhin tie jakaumat painottua pienempiä arvoja kuin odotettavissa jättiläinen komponentti (Fig. 5). Tilastollinen arviointi käyttäen epäparametrinen MW testi tunnistaa merkittäviä eroja suhteessa jättiläinen komponentin jakelun 90% vertailuja. Pienin lyhimmän polun tiedetä olevan 21-geenin prognoosi-, ja Dasatinibin EGFR-TKI ennustavan allekirjoitukset, vaikka tulokset voidaan soveltaa bias koska nämä sarjat sisältävät useita proteiineja, jotka ovat laajasti tutkittu kirjallisuudessa ja siksi on korkea verkko keskeisyyden.
, lämpö kartta keskimäärin lyhimmän polkujen välillä koodaamien proteiinien allekirjoituksia. Tämä analyysi suoritettiin käyttäen vain giant verkon komponentti. Esimerkki lyhimmän polun eroja suhteessa jättiläinen komponentti on oikealla esitetty paneelin välisen vertailun täydellinen solukuolema ja Mitosis GO sarjaa.
B
, lämpö kartta vertailuja 1000 satunnaisesti valitun 50-proteiinin setit jättiläinen komponentti. Oikea paneeli, tiheys tontti keskimäärin lyhimmän polun satunnaisesti valitun kokoelmalle: 5% pienemmät arvot on korostettu, mikä vastaa keskimäärin lyhimmän polun 4,09. Vertailut allekirjoittaneet tämän empiirisen cut-off on esitetty pisteillä on
.
C
, vasen paneeli, verkko esitys keskimäärin lyhimmän polkujen välillä solukuoleman ja Mitosis ja syövän allekirjoitukset osoittamalla tavalla upotettavat. Reunat pituudet ovat verrannollisia keskimääräiseen lyhin polku arvoja. Oikea paneeli, verkko esitys keskimäärin lyhimmän polkujen välillä solukuoleman ja Mitosis ja syöpä allekirjoituksia tai satunnaisesti valittua proteiinia, joissa on vastaava asteen keskeisyyden.
edelleen arvioimista näistä eroista, me satunnaisesti valittu 1000 erilaista 50 proteiinien samanlaisia keskimääräinen aste keskeisyyden jotta allekirjoitukset ja saaneet lyhin tie jakaumat. Useimmat syövän allekirjoitukset tiiviimmin sijaitsee odotettua sattumalta ja myös lähellä Cell Death and Mitosis täydellinen (empiirinen
P
arvojen 0,05 pisteillä merkittyjä kuvassa. 5
A ja B
). Näiden havaintojen tarkastelu GO merkintöjä suoran ja yhden hypyn lähiöissä allekirjoitusten merkitykselliset yliedustus Cell Cycle tai solukuolema ehtoja tai heidän lapsensa kaikissa tapauksissa (FDR-oikaistu
P
arvojen 0,05) (GO aikavälin yksityiskohtia ei esitetty), joka vahvistaa olettamusta, että allekirjoitus geenituotteet ovat molecularly ja toiminnallisesti liittyvät näihin prosesseihin.
Seuraavaksi allekirjoituksia kuvataan verkon solmut, jossa pituus reunat on verrannollinen keskimääräiseen lyhin polku Cell Death and Mitosis sarjaa (kuva 5
C
,
jäljellä
). Tässä verkossa useimmat allekirjoitukset havaittiin lähellä näitä keskeisiä prosesseja verrattuna 100 satunnaisesti, joissa on vastaava tutkinto keskeisyyden (kuva 5
C
,
oikea
). Kaukaiset allekirjoitukset edustettuina vaatimaton yhdistyksiä eri molekyylitaso edellä tarkastellut, kuten ennustetekijöiden allekirjoitukset B-solulymfooma, peräsuolen syöpä ja hypoksiavaste. Nämä havainnot viittaavat siihen, korrelaatio eri molekyylitaso. Siten negatiivisia korrelaatioita kaikkien allekirjoitusten välillä ei havaittu PCC koekspressoimalla arvoja ja interactome lyhin tie matkoja (keskiarvo
r
= -0,31 ja
σ
= 0,16; Mantel testi
P
arvo = 0,059), joka on yhdenmukainen toimivia ihmissuhteita [42] – [45]. Näin ollen suurempi koekspressoimalla välillä allekirjoitusten osittain korreloi pienemmän lyhimmän polun niiden välillä interactome verkossa. Nämä havainnot korostavat integroiva tutkimuksen, joka paljasti aiemmin tunnistamattomia suhteet geenien luetteloihin.
immuunivastetta allekirjoitus oli myös sijaitsee lähellä Cell Death and Mitosis sarjaa (MW testi
P
arvot 0,001) (Kuva S1
). Näin ollen tutkiminen osuus GO Huomautusten yhden hypyn naapurustossa tämän allekirjoituksen tunnistettu yli-esityksiä liittyviä termejä solujen lisääntymistä ja kuoleman, kun taas suora interactors vain osoitti yliedustettuina liittyviä termejä immuunijärjestelmä (kuva S1
B
). Näin ollen vaikka geeni tuotteita ennusteen arvioinnissa ER-negatiivinen rintasyöpä eivät ole suoraan kytketty yhteisiä prosesseja edellä mainitut, ne liittyvät merkittävästi toisessa aikavälillä, sekä kopiointia koekspressoi ja yhteistyötä säädellään monta allekirjoitusta.
arviointi kiinteistöjen ja vuorovaikutukset itsenäinen aineistot
havainnot edellä kuvatut arvioitiin kahdessa riippumatta syntyy allekirjoitusta syövän olosuhteissa. Tuore tutkimus kuvattu keuhkometastaasitestissä allekirjoitus rintasyövän käyttää eri metodologinen lähestymistapa [46]. Löysimme -70% (15/21) geenien tämän allekirjoituksen sisältävän E2F Transfac motiiveja ja -60% (13/21) on tavoitteita E2F1-AP2 ja /tai ER. Lisäksi merkittävät korrelaatiot kahdeksan ennustetekijöiden allekirjoitusten tunnistettiin seitsemän heistä rintasyövän (empiirinen
P
arvojen 0,001) (analyysien tulokset tämän allekirjoituksen esitetään yksityiskohtaisesti taulukossa S2). Korrelaatio Mitosis oli odotettua suurempi (empiirinen
P
0,001), kun taas korrelaatio solukuolema oli ei-merkitsevä (empiirinen
P
= 0,18). Lopuksi geeni tuotteet allekirjoitus osoittivat pienempiä keskimäärin lyhimmän polun odotettua kanssa 21 28 allekirjoitusten, kuten Cell Death, Mitosis ja keuhkojen etäpesäkkeiden allekirjoitus aiemmin esitettyihin [31] (empiiriset
P
arvojen 0,05).
edelleen vahvistaa havaintomme, valitsimme eri neoplastisen ehto viimeaikaisesta kirjallisuudesta: metastasoitunut kolorektaalisyöpä käsitelty EGFR estäjän setuksimabi (Erbitux®) [47]. Aikaisemmat tutkimukset viittaavat siihen, että EGFR-mutaatiot liittyvät vaste TKI mutta ei setuksimabin [48], [49]. Arvioimme havaintomme tutkimalla jakelu geenin Huomautusten sijoitus hazard ratio (t), joka mittaa vaste Setuksimabihoitoa by ilman taudin etenemistä. Tässä analyysissä solujen lisääntymistä ja immuunivasteen havaittiin prosesseja, joilla on eniten vaikutusta vasteen (Fig. 6). Tärkeää on, että joukko geenejä, joiden korkea ilmentyminen voimakkaimmin liittymiseksi vastaus oli haavan kaltainen fenotyyppi, joka on aiemmin osoitettu tuovan ennustearvoa rinta-, keuhko- ja mahasyöpä [50]. Seuraavaksi siihen liittyvät korkean ilmentymisen sarjat olivat doksorubisiini hoitoa mahasyövän, rintasyövän ennustetta (70-geeni) ja ennusteen eri syöpätyyppien ei tutkittu tässä tutkimuksessa (maksasyövän ja multippelin myelooman ennuste). Lisäksi korkea-ilmentymä E2F1, hypoksia ja MYC tavoitteet liittyi myös vastaus samanlaisia vahvuus (Fig. 6
). Yhdessä nämä havainnot kannattaa biologisen lähentymistä allekirjoituksia.
, vasen paneeli, GSEA tulokset vahvin liittyvän fenotyypin korkean ilmentymisen geenit ennustavat hoitovasteen (log
2 HR 1%.
B
, vasen paneeli, GSEA tulokset vahvin liittyvä fenotyyppi matalan ilme geenit ennustavat hoitovasteen (log
2 HR 0). Keski-paneeli, ilmentymisen analyysi juoni äärimmäinen geenien ilmentymisen (
IL15
). Oikea paneeli, ylimääräisiä fenotyyppiset ja GO aikavälin, joissa on alhainen ilmentyminen geenit liittyvät hoitovasteen FDR
Q
arvojen 1%.
C
, histogrammi juoni keskimäärin ilmentymisen arvojen geenien selityksin immuunivasteeseen tai Mitosis poikki näytteitä setuksimabia aineisto. Keskimäärin GO asettaa ilmaisun arvot osoittavat negatiivista korrelaatiota tilata metastaattinen näytteitä.
analyysi setuksimabin aineisto paljasti myös täydentävän käyttäytymistä solujen lisääntymisen ja immuunivasteen sopusoinnussa edustus E2F1 motiivien yllä . Potilaat, joilla on korkea ilmentyminen solujen lisääntymistä liittyvien geenien ja heikkoa ilmentymistä immuunivasteen liittyvien geenien vastasi hoitoon (Fig. 6
B
), kun taas ei ollut potilailla, joilla on korkea ilmentyminen arvot kummankin prosessin. Siten vahva anti-korrelaatiota ei havaittu geenien selvennettävä GO termi immuunivastetta ja geenit liitettiin Euroopan Mitosis (
r
= -0,79) (Fig. 6
C
). Tämä havainto johtaa spekuloida, että nämä prosessit ovat tasapainotus rooleja ennustetta ja hoitovastetta. Hyvä vaste setuksimabista voivat osoittaa vahvaa riippuvuutta ”soluproliferaatioon-on” molekyyli ohjelmasta, kun taas ei-vastetta voivat olla herkkiä immuunijärjestelmää-pohjainen terapia.
Keskustelu
Huolimatta vähäisestä päällekkäisyyttä kannalta geenin identiteetin, näennäisesti erilaisen syövän allekirjoituksia lähentymässä tiettyjä biologisia prosesseja. Convergence määritellään merkittävä molekyyli ja toiminnallinen yhdistysten välillä geenejä ja /tai proteiineja: i /ennustettu promoottori motiiveja; ii /kokeellisesti tunnistettu DNA sitoutumiskohtia; iii /solusyklin-määräajoin profiilit; iv /ER-välitteisen transkription säätelyyn;