Extracto
El cáncer de próstata (CaP) es un rasgo heterogéneo para el que varios loci de susceptibilidad han sido implicados por los estudios de ligamiento y asociación de genoma completo. La región genómica 13q14 frecuencia se suprime en los tejidos tumorales de pacientes con CaP tanto esporádicos y familiares y en consecuencia se reconoce como un posible locus de gen (s) supresor de tumor. Las supresiones de esta región se han encontrado en muchos otros tipos de cáncer. Recientemente, se demostró que los portadores homocigotos para la variante T442C del
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gen (similar al factor de la proteína supresora de tumores 1 o ADP-ribosilación
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, localizado en 13q14) están asociados con un mayor riesgo tanto no seleccionada y familiar CaP. Además, se observó la T442C variante en la mayor frecuencia entre muestras de tejido maligno, líneas celulares y xenoinjertos de CaP, apoyando su papel en la génesis tumoral CaP. En este estudio, se analizaron 84 casos y 15 controles con CaP de
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estado de expresión en el ARN derivado de la sangre. A (p = 0,0037) disminución estadísticamente significativa de
se detectó ARLTS1
expresión en casos de CaP. La regulación de
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expresión se analizó con eQTL (expresión de rasgos cuantitativos loci) métodos. En total, catorce significativa
cis
-eQTLs que afecten a los
se encontraron ARLTS1
nivel de expresión. Además, las interacciones epistatic de
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variantes genómicas con genes implicados en los procesos del sistema inmune se predijeron con el programa de MDR. En conclusión, este estudio apoya aún más el papel de los
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como un gen supresor de tumores y revela que la expresión está regulada a través de variantes localizadas en regiones reguladoras
Visto:. Siltanen S, D Fischer, Rantapero T, Laitinen V, Mpindi JP, Kallioniemi O, et al. (2013)
ARLTS1 Opiniones y cáncer de próstata Riesgo - Análisis de Expresión y el Reglamento. PLoS ONE 8 (8): e72040. doi: 10.1371 /journal.pone.0072040
Editor: Amanda Ewart Toland, Ohio State University Medical Center, Estados Unidos de América
Recibido: 4 Abril 2013; Aceptado: 3 Julio 2013; Publicado: 5 Agosto 2013
Derechos de Autor © 2013 Siltanen 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 de Tampere Licenciado en Biomedicina y sueldo Biotecnología y la Fundación Orion-Farmos Investigación subvención a SS y por la Fundación Sigrid Juselius, la Academia de Finlandia (251.074), el cáncer de Organizaciones de Finlandia, y la financiación competitiva del hospital Pirkanmaa distrito (9N069) concede a JS 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 próstata (CaP) es un rasgo heterogénea, y es la neoplasia maligna más común entre los hombres en los países occidentales, entre ellos Finlandia. Es una enfermedad multifactorial, y los factores de riesgo definitivos incluyen la edad, el origen étnico y la historia familiar. En Finlandia, la incidencia de CaP es 89,4 /100.000, y en 2010, se diagnosticaron 4697 casos de cáncer de próstata nueva (http://www.cancer.fi/syoparekisteri/en/). A pesar de una amplia investigación en la última década, los factores de riesgo etiológicos y los genes que causan la susceptibilidad genética siguen siendo en gran parte desconocido. Esta falta de conocimiento ha obstaculizado la prevención eficaz del cáncer y el desarrollo de mejores tratamientos.
Las mutaciones en los genes de predisposición PCA-alta penetrancia conocidos explican sólo una pequeña fracción de los casos de CaP. Un modelo poligénico de agregación familiar de cáncer se ha propuesto que varios alelos de baja penetrancia pueden tener un efecto multiplicativo y /o modificar. Un gen bajo penetrante candidato es
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(
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), factor de ADP-ribosilación como proteína supresora de tumores 1, un gen supresor de tumores putativo en el cromosoma 13q14, que se ha demostrado que funcionan en muchos cánceres humanos [1] - [5].
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es un miembro de la familia del factor de ADP-ribosilación que juega un papel en la señalización de apoptosis. La misma zona cromosómica 13q se ha indicado en un estudio de todo el genoma vinculación multicéntrico en familias con al menos cinco miembros afectados [6]. En otro estudio reciente, la región adyacente inmediata 13q13 mostró una sugerente vinculación con CaP, con un HLOD & gt; 1,9 [7]. Además, el locus 13q14 se encuentra entre las regiones más frecuentemente eliminado cromosómicas en los tejidos tumorales somáticas en ambos tipos de cáncer de próstata no seleccionados y hereditarias [8], [9], lo que sugiere que
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podría ser un objetivo tanto para la línea germinal y mutaciones somáticas. Hemos informado anteriormente de una asociación significativa de
portadores ARLTS1
T442C (rs3803185) homocigotos con CaP [10]. Este genotipo de riesgo se asoció con una disminución de
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expresión en las muestras de líneas celulares linfoblastoides de pacientes con CaP, y
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co-expresión firmas de minería de datos revelaron que
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expresión está fuertemente asociada a los procesos del sistema inmune. Estos procesos son de interés debido a una relación entre la inflamación crónica y la progresión PCa se ha propuesto en repetidas ocasiones, y múltiples genes que actúan en las vías inflamatorias se han relacionado con CaP susceptibilidad [11] - [13].
enfermedades complejas, tales como el cáncer, son causadas por una combinación de múltiples interacciones genéticas y factores ambientales, que son difíciles de detectar y vincular entre sí. Para determinar las asociaciones causales verdaderas utilizando métodos estadísticos e información fenotipo, es recomendable organizar los marcadores individuales en grupos de acuerdo a los criterios biológicos significativos, como la inflamación. Al componer conjuntos de variante, es posible reducir el número de hipótesis que se prueba, lo que permite la asociación entre una característica genómica y un fenotipo que se detecte más fácilmente.
Epistasis en el nivel de genotipo se define como la interacción entre múltiples genes o loci, y este efecto genético articulación pueden ser el factor detrás de "heredabilidad faltante", un fenómeno ligado a la parte no explicada de susceptibilidad al cáncer hereditario, que se observa en el CaP. El loci de rasgos cuantitativos de expresión de todo el genoma, eQTL, el análisis es un método para el estudio de epistasis en los rasgos complejos que es capaz de detectar las asociaciones entre los datos genotípicos y de expresión. El análisis eQTL es un método ampliamente utilizado para comprender mejor el papel de los polimorfismos de nucleótido único (SNPs) que afectan a los niveles de transcripción.
En este estudio, hemos investigado los mecanismos que subyacen a la asociación previamente observada de
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y PCA, centrándose en la búsqueda de interacciones gen /expresión que disponen los pacientes con CaP, incluyendo las interacciones que implican el
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gen. Para investigar más a fondo los
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diferencias de expresión visto previamente en muestras de tumores, el cáncer de próstata y líneas celulares linfoblásticas [10], se realizó un análisis eQTL funcional a partir de sangre total derivada ARN total de pacientes con CaP. El ya se ha informado
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co-expresión con los procesos del sistema inmune [10] se puso a prueba mediante análisis de MDR. Para nuestro conocimiento, este es el primer estudio que informó los resultados de
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interactuar variantes y eQTLs cáncer de próstata en la región 13q14.
Materiales y Métodos
Estudio de población
Todas las muestras eran de origen finlandés. La identificación y recolección de las familias finlandesas HPC se ha descrito en otra parte [14]. Las muestras de familiares analizados en este estudio tenían al menos dos familiares afectados primer o segundo grado. En total, se tomaron inicialmente 102 casos de cáncer de próstata y 33 miembros de la familia varones sanos pertenecientes a 31 familias en la población de estudio. Las características clínicas de los pacientes familiares utilizados en la secuenciación del ARN (n = 84) se hace referencia en la Tabla 1. La edad media al diagnóstico fue de 63,0 y.
información y muestras de los pacientes se obtuvieron con plena informado por escrito consentimiento. El estudio se realizó bajo los permisos apropiados de investigación de los Comités de Ética del Hospital Universitario de Tampere, Finlandia, así como el Ministerio de Asuntos Sociales y Salud de Finlandia.
Genoma toda la genotipificación de SNP
genotipificación de SNP en todo el genoma se ha realizado mediante el microarray HumanOmniExpress BeadChip (Illumina, Inc., San Diego, CA, EE.UU.) por el Centro de Tecnología, Instituto de Medicina Molecular Finlandia (FIMM), Universidad de Helsinki. Esta gama cubre más de 700.000 marcadores con un espaciamiento promedio de 4 kb largo de todo el genoma.
secuenciación de ADN
El
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estado variante de los pacientes con CaP utiliza en iluminación genotipado se examinó por secuenciación directa. La secuenciación se realizó en un Biosystems 3130xl analizador Applied Genetic (Life Technologies Corporation, Carlsbad, CA, EE.UU.) según las instrucciones del fabricante. Los cebadores y las condiciones de PCR utilizadas en la detección de mutaciones están disponibles bajo petición.
Extracción de ARN y secuenciación
ARN total fue extraído a partir de 84 casos de CaP y 15 parientes varones sanos. Todos los sujetos pertenecían a las 31 familias finlandesas HPC mencionados anteriormente. El ARN total se purificó a partir de la sangre total extraída en PAXgene® ARN tubos de sangre (PreAnalytiX GmbH, Suiza /Qiagen /BD) utilizando el MagMAX ™ para tubos de sangre estabilizada RNA Isolation Kit (Ambion® /Life Technologies, Carlsbad, CA, EE.UU.) y la PAXgene miARN Kit de sangre (PreAnalytiX GmbH, Suiza /Qiagen /BD). La calidad del ARN se evaluó mediante el Agilent 2100 Bioanalyzer y el kit de ARN Nano Agilent 6000 (Agilent Technologies, Santa Clara, CA, EE.UU.).
Biblioteca de preparación, de enriquecimiento de destino y secuenciación de extremo emparejado masivamente paralelo de las transcripciones expresadas fue realizado por el Instituto de Genómica de Beijing (BGI Hong Kong Co, Ltd, Tai Po, de Hong Kong), utilizando la tecnología de Illumina HiSeq2000 (Illumina Inc., San Diego, CA, EE.UU.).
eQTL análisis
Para obtener
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valores de expresión, en primer lugar, las lecturas de secuenciación de ARN fueron alineados con tophat2 usando hg19 como el genoma de referencia [15]. El recuento de lecturas prima para
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se calculó utilizando HTseq, y leer los recuentos fueron transformados a valores de expresión normalizados utilizando DESeq (www-huber.embl.de/users/anders/HTSeq/, [16]). El modelo de regresión lineal implementado en PLINK se utilizó para detectar las variantes específicas de transcripción. Asociaciones en
cis
fueron delineadas por una ventana de 1 Mb aguas arriba o aguas abajo de los
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rs9526582 SNP, ya que la mayoría de la
cis
-eQTLs están ubicados dentro o cerca de el gen de interés [17]. Además, se aplicó un nuevo método basado en índices probabilísticos para la prueba de eQTL. El nuevo método es una prueba no paramétrica direccional (similar a la conocida prueba de Jonckheere-Terpstra), implementado en nuestros GeneticTools R-paquete que está disponible en la red R Archivo Integral (http: //cran.r-project. org /paquete = GeneticTools), y una descripción del paquete es en fase de desarrollo (datos no publicados). P-valores se calcularon utilizando pruebas de permutación y se ajustaron para múltiples ensayos aplicando el Benjamini-Hochberg corrección. También se calculó para cada α tamaño de la prueba en [0,0.1] la relación de la cantidad de rechazos de prueba esperados y la cantidad de rechazos observados. La α para el que la relación de estos dos valores es máxima, se eligió también como una prueba de tamaño óptimo.
La expresión de genes conjunto de datos
Todos los datos de microarrays de expresión génica en líneas celulares (n = 1445) incluidos en estos análisis están disponibles al público a través de la Expresión génica Omnibus (GEO) (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/, números de acceso; GSE36133, GSE7127, GSE8332, GSE10843, GSE10890, GSE12777, GSE15455, GSE18773, GSE20126, GSE21654 y GSE24795) y la línea celular de cáncer de GSK genómico de perfiles de datos (https://cabig.nci.nih.gov/tools/caArray_GSKdata) (2008) [18] (GlaxoSmithKline). La mayor parte de los datos de expresión génica fue adquirido de la línea celular de cáncer Enciclopedia (CCLE) (GSE36133) [19]. Se utilizó muestras de la plataforma de microarrays de Affymetrix más reciente y ampliamente citado, HGU133_plus 2.0, para llevar a cabo estos análisis.
La expresión génica de datos Normalización
normalización de datos de expresión de genes se realizó a partir de los archivos CEL primas que utilizan el aroma de Affymetrix (Versión 1.3.0) R paquete (http://www.aroma-project.org) basado en archivos personalizados FCD (versión 16) que se encuentran en http://brainarray.mbni.med.umich.edu [20 ]. Se procesaron expresión de 19.003 genes distintos. Todos los cálculos se realizaron en el entorno estadístico R, empleando la suite BioConductor de paquetes.
Análisis de Co-expresión de
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.
Se describió el método de análisis de la co-expresión anteriormente [10]. Los datos de la línea celular meta (n = 1445) se originó a partir de más de 48 partes del cuerpo humano. Un valor de correlación & gt; 0,30 y un valor de p & lt; 0,05 se utilizaron como determinantes para una asociación estadísticamente significativa. Se realizó varias correcciones de prueba utilizando métodos Benjamini Hochberg y Bonferroni. Decidimos utilizar el método de Benjamini Hochberg (BH) para la selección de genes significativamente co-expresados porque era moderadamente estricta en llamar una correlación par de genes es un falso positivo.
in silico
predicción funcionalidad
RegulomeDB (http://regulome.stanford.edu/) y HaploReg (http://www.broadinstitute.org/mammals/haploreg/haploreg.php) [21], [22] bases de datos se utilizaron para aclarar aún más el papel de eQTLs en la regulación génica. RegulomeDB permite que dispone de ADN y elementos reguladores de las regiones no codificantes que deben evaluarse, y HaploReg es una herramienta para el desarrollo de hipótesis mecanicista del impacto de candidatos reguladoras variantes no codificantes en fenotipos clínicos y la variación normal.
programa de análisis de MDR
la reducción de dimensionalidad multifactorial (MDR) está disponible al público a través de Internet (www.epistasis.org). Se utilizó la versión 2.0_beta_8.4 para examinar las interacciones gen-gen. MDR detecta interacciones en muestras relativamente pequeñas. MDR es un algoritmo de inducción constructivo enfoque de minería de datos fuera del modelo no paramétrico que transforma los datos de alta dimensión en variables unidimensionales mediante la agrupación de genotipos en grupos de alto y bajo riesgo en función de la proporción de casos con los controles que tienen el genotipo de cuestión [23]. MDR selecciona un modelo genético (un locus uno, dos, tres o cuatro etapas) que predice con más éxito el fenotipo o estado de la enfermedad, por ejemplo, cáncer. Los datos se dividen en diez partes iguales para llevar a cabo a 10 veces la validación cruzada. El modelo crea un conjunto de entrenamiento (9/10 de los datos) y el conjunto de pruebas (1/10 de datos) para evaluar la capacidad de predicción. El procedimiento se repite este protocolo diez veces y calcula la consistencia de validación cruzada (CVC). CVC representa el número de veces que el modelo en particular es elegido como el mejor uno de esos diez intervalos. Desde la sección de resultados MDR, poniendo a prueba la precisión equilibrada (TBA) muestra el número de casos se clasifican correctamente. El
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genotipos de 102 casos y 33 controles con CaP se combinaron con los datos GWAS de 700.000 SNPs.
La selección de genes y SNPs para MDR
Los genes que funciona en inmunológico los procesos del sistema y las vías de inflamación fueron seleccionados de una amplia colección publicada previamente por Loza MJ et al. [24] debido a MDR no es capaz de ejecutar conjuntos de datos de miles de SNPs en un plazo razonable. En resumen, los SNPs seleccionados incluyen los implicados en la apoptosis, la señalización de citoquinas, la señalización del receptor tipo Toll, la señalización de leucocitos, complemento, la adhesión y la señalización de las células asesinas naturales. También nos encontramos con MDR con un subconjunto de genes obtenida de nuestra ruta (por ejemplo, doce genes dentro del receptor de células B [BCR] señalización) anterior
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estudios de co-expresión. La cantidad total de SNPs era 12.011 de los cuales 4,764 fueron encontrados en nuestros datos Illumina humano OmniExpress GWAS.
Resultados
expresión de ARN
El
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ARN los niveles de expresión fueron analizados a partir de ARN total de 84 casos y 15 controles con CaP. Una disminución significativa de la
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nivel de expresión en los casos de CaP (p = 0,0037, Fig. 1). Esto está en concordancia con nuestros resultados anteriores de la línea celular, hiperplasia prostática benigna (HPB) y los datos de expresión de ARN de muestras tumorales [10].
relativa
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la expresión del ARN se determinó mediante análisis de secuenciación de ARN . Las columnas representan las medias de los individuos; barras representan SD.
eQTL análisis
Para identificar posibles
cis-actuando
variantes genéticas asociadas con
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niveles de transcripción, se realizó una eQTL análisis dentro de un área especial de la región 13q14. Por un modelo de regresión lineal (PLINK), hemos sido capaces de detectar 5 eSNPs que afectan a
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de expresión (Tabla 2). Cuando la ventana de cálculo se redujo de 1 MB a 200 kb, sólo un SNP, rs7997377, se mantuvo. Con la prueba de dirección realizada por la herramienta de análisis R-Package, 11 eSNPs estadísticamente significativas se encontraron (Tabla 2), y dos estaban en concordancia con los resultados modelo de regresión lineal PLINK. Para ambos procedimientos de ensayo se eligió un tamaño de la prueba de 0,01. Los eSNPs encontrados por la prueba direccional se encuentran principalmente en las regiones no codificantes (Tabla 2). Las ubicaciones genómicas de los eSNPs encontrados en la región 13q14 se visualizan en la figura 2. En total, 468 variantes genómicas dentro de la región 1 Mb procedentes de
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rs9526582 SNP fueron probados por un modelo de regresión lineal y prueba direccional.
Los símbolos de genes son los siguientes:
CYSLTR2 gratis (cisteinil leucotrieno receptor 2),
FNCD3A gratis (fibronectina tipo III de dominio que contiene 3A),
MLNR gratis ( receptor de motilina),
CDADC1 gratis (citidina deaminasa y el dominio que contiene dCMP 1),
CAB39L gratis (proteína de unión de calcio 39-like),
SETDB2 gratis (dominio SET, bifurcado 2 /
CLLD8
),
PHF11
(proteína de dedo PHD 11 /NY-REN-34 antígeno),
RCBTB1 gratis (regulador de la condensación de los cromosomas [RCC1] y BTB [POZ ] dominio que contiene la proteína 1 /
CLLD7
),
ARLTS1 gratis (/
ARL11
, ADP-ribosilación tipo factor de 11),
EBPL gratis (emopamil unión a proteínas similares),
KPNA3 gratis (3 karyopherin alfa, alfa importin 4),
SPRYD7 gratis (SPRY dominio que contiene 7
/C13orf1
, marco de lectura abierto cromosoma 1) ,
MIR3613 gratis (microARN 3613),
TRIM13 gratis (tripartito motivo que contenía 13),
KCNRG gratis (regulador de canal de potasio),
MIR-15A y
MIR16-1 gratis (Micro RNA genes 15a y 16-1) y
dLEU2
(suprimido en la leucemia linfocítica 2).
Después de ajustar por múltiples pruebas, un FDR del 39% en el modelo lineal y aproximadamente el 32% en la prueba de dirección tiene que ser aceptada para mantener los resultados de las pruebas significativas de los valores de p marginales. Para un nivel de FDR más común de 10% un ESNP significativa de la prueba direccional se mantuvo significativa (rs9568354). Cuando consideramos la relación de lo esperado y observado pruebas significativas, una proporción máxima para α = 0,011 en la prueba direccional fue identificado. Para que α aproximadamente 2,5 veces resultados de las pruebas más importantes aparecieron de lo esperado. Por lo tanto, se presenta también el p-valores no ajustados anteriormente mencionados para un nivel de significación de 0,01. Con el modelo de regresión lineal, la cantidad de pruebas significativas observadas se correspondía con la cantidad de rechazos de prueba esperados bajo la hipótesis nula.
La asociación de los genotipos ESNP con el
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nivel de expresión se calculó. Una correlación estadísticamente significativa se observó de forma natural entre todos los 14 SNPs y niveles
ARLTS1 Versión taquigráfica. El genotipo ESNP -
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diagramas de caja asociación expresión se muestra en la Figura 3.
A, rs2075610; B, rs7997737; C, rs1543513; D, rs9568232; E, rs9568354; F, rs1886014; G, rs7337547; H, rs7995192; Yo, rs9562905; J, rs2580189; K, rs2532975; L, rs1262781; M, N y rs1262774, rs17074618.
La funcionalidad y el posible efecto regulador de la transcripción de los 14 eSNPs dentro de los genes encontrados por eQTL se evaluó usando ENCODE-datos en las bases de datos y RegulomeDB HaploReg. En total, nueve de los catorce eQTLs se exponen en la RegulomeDB. Los hallazgos en la línea celular linfoblastoide GM12878 se hace hincapié a continuación porque esta línea celular se asemeja al tipo de tejido del que se han recuperado los datos de secuenciación de ARN.
La prueba más importante para la regulación de
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WAS encontrado para rs2532975 SNP. Su papel regulador es apoyado por su ubicación en una región activa reguladora. De acuerdo con los datos del chip-Sec de la línea celular GM12878, rs2532975 reside en un sitio de unión BATF (factor de transcripción básica de cremallera de leucina). Además, el uso de posición de peso matriz (PWM) a juego, un Cdc5 (ciclo celular serina /treonina-proteína quinasa) motivo de unión se ha identificado que abarca la posición genómica de esta variante. Por otra parte, un dedo de la leucemia promielocítica zinc (PLZF) motivo se informa en HaploReg. Según lo informado por HaploReg, eficiencia de unión Cdc5 disminuye a medida que aumenta la unión PLZF. Además, el estado de la cromatina en la región de los alrededores rs2532975 podría adoptar características potenciadoras débiles. Esta predicción se ve reforzada por la presencia de dos marcas de histona en esta región, y H3k4me1 H3K4me2, identificado en las células GM12878.
Otro posible candidato a
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regulación es rs9562905. En un estudio de Chip-Seq, un sitio de unión POLA2 fue identificado en una línea de células madre embrionarias humanas, células madre-H1, en el rs9562905 región circundante. HaploReg predice características potenciadoras activos en la cromatina que rodea rs9562905 en las células linfoblásticas GM12878, similar a rs2532975. Esta interpretación se apoya en la presencia de dos marcas de histona potenciador asociado, H3k4me1 y H3K4me2. Además, un estudio de Faire-secuenciación llevado a cabo para las células GM12878 también implica que esta región está en un estado abierto de la cromatina y, por tanto, es probable que tengan actividad reguladora.
Los rs1543513 variantes, rs7997737 y rs9568354 comparten similares cromatina estructural características en las células GM12878. De acuerdo con HaploReg, los asociados del estado de la cromatina con la región débilmente transcritas. Esta predicción se confirma por el alargamiento de la marca de la histona H3k36me3 en las regiones circundantes de la rs1543513 variantes, rs7997737 y rs9568354. De acuerdo con RegulomeDB, rs1543513 se encuentra dentro de los motivos Irx3 y Irx6. Sin embargo, en HaploReg, no se ha informado de la presencia de estos motivos. Del mismo modo, se informa que el factor de transcripción motivos de AIRE (regulador autoinmune) de unión para rs1262781 en RegulomeDB pero no en HaploReg. Un MZF1 (dedo de zinc mieloide 1) motivo rs7997737 circundante se informó en ambas bases de datos. HaploReg reporta una diferencia de puntuación LOD negativa para rs7997737, que se puede interpretar como la eficiencia de unión bajada de MZF. En comparación con las tres variantes mencionadas anteriormente, las acciones de rs9568232 similares características en cuanto a su estado de la cromatina. Según HaploReg, este estado de la cromatina está relacionada con la transcripción alargado.
El variantes rs2075610 y rs1262774 se encuentran dentro de las regiones más probables bajo el control de la regulación epigenética por las proteínas de tipo grupo polycomb en las células GM12878. Además, los estudios de DNasa-Sec realizadas por varias líneas celulares indican un estado de la cromatina que rodea rs2075610 abierta. Sin embargo, dos marcas de histona cromatina estado reprimido, H3K27me3 y H3K9me3, también han sido identificados. rs1262774 Variant no se informaron en el RegulomeDB.
Las variantes restantes se encuentran en las regiones de heterocromatina, según HaploReg. Para rs7995192, rs2580189 y rs1262781, esta predicción se confirma además por la presencia de H3K27me3. Además, otra marca de histona estado asociado represivo, a saber H3K9me3, está presente en las regiones rs7995192 y rs2580189. Aunque hay pruebas de la cromatina estado reprimido, RegulomeDB informa que los motivos de unión del factor de transcripción, de hecho, abarcan las posiciones genómicas de rs2580189 y rs1262781.
Dos motivos para XBP-1 (unión X-box proteína 1) y ATF6 (activación del factor de transcripción 6) Periodo de la región de rs1262781, según RegulomeDB. HaploReg confirma la presencia de motivos ATF6 XBP-1 y y un motivo adicional para SOX-17 (SRY [región determinante del sexo Y] casilla 17). HaploReg reporta menores eficiencias de unión previsto para XBP-1 y ATF6 y un ligero aumento en la eficiencia de unión para SOX-17.
RegulomeDB reporta un (proteína de dedo de cinc 143) ZNF143 con motivos en la región que rodea rs2580189 SNP. Sin embargo, HaploReg no informa de la presencia de este motivo. Tomados en conjunto, los resultados recogidos de RegulomeDB y HaploReg indican que el
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eQTLs se encuentran dentro de zonas de regulación de la región 13q14.
Co-expresión análisis
El ARNm GeneSapiens los datos de base de datos de expresión, incluyendo
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expresión, a partir de 1445 las líneas celulares de cáncer (subtipos 48) y los tumores de cáncer de próstata estaba disponible para los estudios de interacción. Se encontró que 0,05 correlacionar positivamente con el
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gen; en total 1.381 genes con valor de correlación & gt; 0,30 y p-value & lt. El uso de agrupación funcional DAVID GO, (http://david.abcc.ncifcrf.gov/tools.jsp) [25], [26] una fuerte asociación con los procesos de proteína núcleo y de dedos de zinc se ilustró cuando todos los genes que correlaciona positivamente con
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expresión (n = 36) en la línea celular de cohortes CaP se han tenido en cuenta (con un valor de correlación más rigurosa & gt; 0,50). El grupo de procesos nucleares (núcleo, orgánulos intracelulares, y la transcripción de unión a ADN) se enriquece cuando se estudiaron los datos de las líneas celulares de CaP. La puntuación de enriquecimiento era 13.49 con un p-valor de 1.1E-32. La puntuación Benjamin ajustado fue de 5.1e-30, y el grupo de proteínas de unión a zinc-finger reveló un valor de p de 9.0E-22. El mismo fenómeno se observó en el conjunto de los datos de las líneas celulares (cohorte meta) con genes que muestran un valor de correlación & gt; 0,30.
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genes co-expresión (con valor de correlación & gt; 0,50) a partir de los datos de la línea de células meta reveló una categoría de procesos del sistema inmune (activación /de células T B-, leucocitos /diferenciación de linfocitos y la activación), con una puntuación de enriquecimiento de 2,94 (p-valor 5.57E-7, ajustado Benjamin puntuación 2.9E-5).
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datos de co-expresión de genes correlacionados negativamente con el
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identificado una fuerte ontología de genes de la glicoproteína de membrana plasmática y los genes de proteínas en líneas celulares de CaP (n = 2722, el valor de correlación & lt; -0.50, enriquecimiento puntuación de 52.13, 3.4E-72 y 38.35, p-valor de 7.9E-32 P-valor , respectivamente). Dentro de los genes que correlacionan negativamente, un grupo de dominio de inmunoglobulina que contienen proteínas albergaba una puntuación de enriquecimiento de 12,23 con un valor de p de 5.4E-24. El término "actividad de citoquinas" GO reveló una puntuación de enriquecimiento de 10,43 con un p-valor de 6.5E-10 dentro correlacionan negativamente genes. Además del resultado de
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correlación negativa genes, también identificamos grupos de receptores acoplados a proteínas G y la señalización célula-célula.
Los cinco positiva y negativamente
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correlacionan genes en línea celular de datos se presentan en la Tabla 3 (panel superior). Además, los resultados de la
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co-expresión con los genes (
SETDB2, PHF11, SPRYD7, MLNR
) que albergaban eSNPs se presentan en la parte inferior de la Tabla 3, a partir de la cooperación realizado el análisis de expresión en la línea celular meta, línea celular de datos de próstata y los datos de tumor de próstata.
la expresión de
ARLTS1
se correlacionó positivamente con la expresión de
SETBD2
, tanto en conjunto los datos de las líneas celulares (línea celular de meta de cohortes) (valor de correlación 0,64, valor p 0,000) y en las líneas específicas de células de CaP (valor de correlación 0,61, p-valor 0.00009) (Tabla 3). La expresión de la
PHF11
gen se correlacionó positivamente con el
ARLTS1
expresión en la línea celular de datos meta (valor de correlación de 0,44, valor p 0,000). La expresión de
MLNR
y
SPRYD7
se correlacionó negativamente con el
ARLTS1
expresión.
ARLTS1
y
MLNR
tenía un valor de correlación de -0.35 (p-valor de 0,04) en líneas celulares de CaP, y
ARLTS1
y
SPRYD7
Had un valor de correlación de -0,34 (valor p 0,003) en las muestras de tumor de próstata (Tabla 3). La fuerte correlación negativa de
ARLTS1
y
SPRYD7
niveles de expresión también fue validado en nuestros datos del transcriptoma de 84 casos y 15 controles con CaP.
MDR análisis
Mediante la secuenciación directa, hemos sido capaces de detectar seis
ARLTS1
variantes al mismo amplicón de pacientes con CaP incluyen en la determinación del genotipo Illumina (n = 135). Todas las variantes eran conocidos previamente (rs117251022, rs3803186, rs147120792, rs3803185, rs138452698 y G446A [Trp149Stop]). Para dilucidar la genotípica
ARLTS1
interacciones que utilizan la reducción de dimensionalidad multifactorial (MDR). el estado de la interacción gen-gen entre los
ARLTS1
y se calculó genes que funcionan en los procesos del sistema inmune a menos de 102 casos de CaP y 33 controles, pero no hemos podido encontrar ningún estadísticamente significativas
ARLTS1
interacciones en este cohorte de estudio (datos no mostrados).
Discusión
ARLTS1
es un gen de predisposición al cáncer con propiedades supresoras de tumores probados. Sin embargo, muy poca evidencia sobre la función, sobre todo en las vías, se encuentra actualmente disponible. En este estudio, hemos podido comprobar downregulated
ARLTS1
expresión en el ARN derivado de la sangre de las muestras de pacientes con CaP, lo que demuestra por primera vez que el efecto de la alteración de la línea germinal en
ARLTS1
niveles de expresión. función de supresor de tumor de la
ARLTS1
gen se ha demostrado previamente por Calin GA et al., quienes encontraron que la transducción de larga duración
ARLTS1
a las células A549 en ratones nu /nu se redujo el crecimiento del tumor en comparación con el vector vacío [1]. La capacidad de los
ARLTS1
para suprimir la formación de tumores en modelos preclínicos también ha sido observada con células [27] y el cáncer de pulmón de ovario [28]. Sin embargo, estos resultados se basan en las mutaciones somáticas en líneas de células cancerosas, mientras que nuestro resultado revela una novela expresión diferencia en el nivel de la línea germinal, que apoya el papel de
ARLTS1
como un gen supresor de tumores. En el futuro, este tipo de hallazgos podrían ser utilizados para permitir la detección y la detección de los pacientes en situación de riesgo, incluso antes de los diagnósticos clínicos.
Hemos determinado el genotipo previamente
ARLTS1
variantes de próstata, mama y colorrectal cáncer [29] y produjo un cáncer de próstata estudio de seguimiento [10]. En el primer estudio [29], se informó de una asociación estadísticamente significativa con
ARLTS1
variantes T442C, G194T y el riesgo de cáncer de próstata. Sin embargo, después de ajustar por múltiples pruebas, ninguno de los resultados eran significativos. En el estudio de seguimiento con el tamaño de la muestra, se informó de una asociación estadísticamente significativa con la variante T442C y el riesgo de cáncer de próstata [10].