Extracto
Dada la gran cantidad de recursos de bioinformática y la creciente complejidad de la información biológica, es valioso para integrar datos de fuentes dispares para ganar información sobre el papel de los genes /proteínas en la salud y la enfermedad. Hemos desarrollado un marco que combina la bioinformática literatura minera con la información de ontologías biomédicas y comisariada bases de datos de conocimiento para crear "mapas" de genes /proteínas de interés. Hemos aplicado este método para el estudio de beta-catenina, una molécula de adhesión celular y regulador de la transcripción implicado en el cáncer. El mapa de conocimiento incluye las modificaciones post-traduccionales (PTMs), las interacciones proteína-proteína, las mutaciones asociadas a la enfermedad y factores de transcripción co-activados por la beta-catenina y sus objetivos y recoge los principales procesos en los que se conoce la beta-catenina para participar. Utilizando el mapa, generamos hipótesis comprobables acerca de la biología de beta-catenina en células normales y cancerosas. Al centrarse en las proteínas que participan en múltiples tipos de relación, se identificaron las proteínas que pueden participar en la regulación de bucles de retroalimentación beta-catenina actividad transcripcional. Mediante la combinación de múltiples relaciones de red con información funcional-proteoform específica PTM, hemos propuesto un mecanismo para explicar la observación de que la quinasa dependiente de ciclina
CDK5
regula positivamente la actividad co-activador de la beta-catenina. Por último, mediante la superposición de datos de mutaciones asociadas al cáncer con características de secuencia, se observó patrones de mutación en varios sitios PTM beta-catenina y sitios de unión de la enzima PTM que variaban según el tipo de tejido, lo que sugiere varios mecanismos por los cuales las mutaciones beta-catenina pueden contribuir al cáncer. El enfoque descrito, que captura la información rica para las especies moleculares de los genes y proteínas a proteoforms PTM, es extensible a otras proteínas y su implicación en la enfermedad
Visto:. Çelen I, Ross KE, Arighi CN, CH Wu ( 2015) Bioinformática Mapa de conocimiento para el Análisis de la función beta-catenina en cáncer. PLoS ONE 10 (10): e0141773. doi: 10.1371 /journal.pone.0141773
Editor: Min Zhao, Universidad de la Sunshine Coast, AUSTRALIA
Recibido: 24 Junio, 2015; Aceptado: October 13, 2015; Publicado: 28 Octubre 2015
Derechos de Autor © 2015 Çelen 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
Disponibilidad de datos: Todos los datos relevantes están dentro del apoyo de sus archivos de información en papel y
Financiación:. IC reconoce República de Turquía Ministerio de Educación Nacional para la financiación de ella durante los estudios de máster. Este trabajo ha sido financiado por la Fundación Nacional de Ciencia (número de concesión: ABI-1.062.520 a CHW) y los Institutos Nacionales de Salud (número de concesión: 5R01GM080646 y P20GM103446 a CHW). 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
Abreviaturas cósmico, Catálogo de mutaciones somáticas; EFIP, extracción de impacto funcional de la fosforilación; GO, ontología de genes; PPI, interacción proteína-proteína; PRO, la ontología de la proteína; PTM, modificación post-traduccional; RLIMS-P, de minas de explotación Literatura de la fosforilación de proteínas basado en reglas; siRNA, pequeños ARN de interferencia; CADENA, Herramienta de búsqueda para la recuperación de genes que interactúan /proteínas; TCF /LEF, el Factor de Células T /linfoide Enhancing Factor; TcoF, base de datos del dragón de la transcripción co-factores y el factor de transcripción Interactuando Proteínas; TRED, elemento regulador transcripcional de base de datos
Introducción
Una gran cantidad de conocimientos aplicables a los mecanismos biológicos de las enfermedades humanas, incluyendo información sobre las interacciones proteína-proteína (IBP), proteínas post-translacional modificaciones (PTM ), la expresión de genes /proteínas y enfermedades asociadas a mutaciones están contenidos en las bases de datos bibliográficas y bioinformática científicas. A pesar de que es un reto para recoger información relacionada con un gen /proteína o enfermedad de interés que se dispersa a través de la literatura científica y alojada en bases de datos especializadas con formatos incompatibles, el desarrollo de flujos de trabajo sistemáticos para integrar y analizar información de fuentes dispares tiene el potencial para descubrir la falta de interconexiones y dar lugar a nuevos conocimientos sobre la etiología y el tratamiento de la enfermedad.
la combinación de herramientas de minería de textos para extraer información de la literatura científica, comisariada bases de datos y ontologías, que permiten representación estructurada de entidades, relaciones y conceptos es una poderosa estrategia para la integración del conocimiento. En un trabajo anterior [1], hemos desarrollado un marco de bioinformática para la construcción de redes de fosforilación-céntrico que emplea el sistema de minería de la literatura basada en reglas para la fosforilación de proteínas (RLIMS-P) sistema de minería de textos para extraer eventos de fosforilación de la literatura científica y la información a partir de las bases de datos de fosforilación y PPI (por ejemplo, PhosphoSitePlus [2] e intacto [3]), así como la proteína Ontología (PRO) para representar formas de la proteína fosforilada (proteoforms; [4]) y la ontología de genes (GO) [5] para la anotación funcional. A continuación, extendemos ese marco a los tipos de información adicionales y lo aplicamos a la beta-catenina, una proteína altamente estudiado con un papel en la enfermedad, con el fin de ampliar la aplicabilidad de la aproximación a los mecanismos de la enfermedad del controlador.
Beta -catenina (nombre del gen:
CTNNB1
) es una proteína multifuncional que sirve como una molécula de adhesión celular y la co-activador transcripcional [6]. En metazoos, ejecución coordinada de estas funciones es crítico para el desarrollo embrionario y el mantenimiento de la integridad del tejido en los organismos adultos. En la membrana celular, la beta-catenina es un componente crítico de las uniones adherentes, estructuras que median contactos célula-célula en tejidos epiteliales polarizadas. En el núcleo, que actúa como una transcripción co-activador del factor de células T /linfoide Enhancing Factor (TCF /LEF) la familia de factores de transcripción, la transcripción de los genes diana de conducción. Libre de beta-catenina en el citoplasma se dirige rápidamente a la degradación mediada por ubiquitina. La localización subcelular y la estabilidad de la beta-catenina son reguladas por señales extracelulares, así como una red compleja de eventos PTM. Señalización a través de la vía de Wnt, provocada por la unión del ligando Wnt a los receptores de la superficie celular, estabiliza beta-catenina y promueve la beta-catenina actividad transcripcional. Por el contrario, la fosforilación de Ser-45 en beta-catenina por la caseína quinasa I (CKI) seguido de la fosforilación secuencial de Thr-41, Ser-37, y Ser-33 la fosforilación por la glucógeno sintasa quinasa,
GSK3B
, crea un sitio de reconocimiento para la ubiquitina ligasa
BTRC
, que ubiquitinates beta-catenina, la orientación para la degradación por el proteasoma. La desregulación de la actividad de beta-catenina está fuertemente correlacionada con el cáncer. Las mutaciones que conducen a la disociación beta-catenina de unión adherente y escapar de resultado la degradación mediada por ubiquitina en su translocación al núcleo, donde hiper-activa la transcripción de sus genes diana, varios de los cuales tienen actividad oncogénica [7].
En este informe, se presenta un mapa de conocimiento beta-catenina construido utilizando nuestro enfoque de integración de conocimientos que incluye las relaciones moleculares, las características de secuencias de proteínas, y proteoform información funcional específica. Al centrarse en varias subredes y características del mapa, hemos abordado cuestiones científicas relativas a la función biológica de la beta-catenina y su papel en el cáncer. En concreto, hemos caracterizado un grupo de beta-catenina que interactúan las proteínas cuya expresión es potencialmente controlada por la beta-catenina; pantalla knock-down hemos propuesto un mecanismo para la regulación de la actividad transcripcional beta-catenina por la quinasa dependiente de ciclina
CDK5
, que fue identificado como un regulador de beta-catenina en una gran escala de los genes miARN basados en los de la kinome [ ,,,0],8]; y, por último, se examinaron mutaciones asociadas al cáncer de beta-catenina en conjunto con otra secuencia de características para determinar cómo la actividad de beta-catenina puede ser modificado en diferentes tipos de cáncer.
Resultados
Construcción y caracterización de la beta-catenina conocimiento Mapa
la ampliación de nuestro trabajo anterior, hemos desarrollado un bioinformaticsframework para captar e integrar las relaciones moleculares importantes y las características de las proteínas de interés para la construcción de mapas de conocimiento (figura 1). El enfoque general consiste en la minería de textos para detectar las relaciones moleculares en la literatura científica, la integración de la información de las bases de datos curada, y la representación ontológica de la información. Las herramientas de minería de la literatura y las bases de datos utilizadas se pueden adaptar a las funciones conocidas de la proteína en estudio; varios ejemplos de los recursos que se pueden integrar se muestran en la Figura 1. Debido PTM son reguladores clave de la actividad de la beta-catenina, destacamos la incorporación de la rica información PTM en el mapa de conocimiento beta-catenina. se detectaron eventos de fosforilación que implican beta-catenina humana en la literatura científica con RLIMS-P, un sistema de minería de la literatura que identifica menciones de quinasa, sustrato, y sitio de fosforilación en el texto [9]. Los proteoforms PTM beta-catenina descritos en la literatura fueron representados en PRO [10] y anotados con información funcional utilizando los términos de GO [5]. En total, se identificaron 13 proteoforms beta-catenina fosforilada humanos en varias combinaciones de 15 sitios diferentes (ocho serinas, treoninas dos y cinco tirosinas). Información adicional sobre la fosforilación de beta-catenina, acetilación, y ubiquitinación, incluyendo enzimas PTM y sitios, se obtuvo de bases de datos bioinformáticas. Sólo la información de las bases de datos establecidas de forma manual con la validación experimental integrado (en contraposición a los resultados de herramientas de predicción), junto con vínculos claros con las pruebas correspondientes, preferentemente a artículos en la literatura científica. Para obtener información fosforilación, se utilizó la base de datos recientemente desarrollada iPTMnet (http://proteininformationresource.org/iPTMnet/), que proporciona una presentación unificada de texto extraído de la literatura científica y de múltiples bases de datos de alta calidad, incluyendo curada PhosphoSitePlus información PTM [2] -y Phospho.ELM [11]. Para desarrollar una visión global del papel de la beta-catenina en la regulación de la expresión génica y desarrollo de la enfermedad, hemos ampliado el mapa de conocimiento para incluir beta-catenina interacción de proteínas, incluyendo factores de transcripción co-activados por la beta-catenina y sus objetivos, como así como la secuencia de beta-catenina características tales como sitios de unión de la enzima PTM y mutaciones de cáncer asociado.
Una red de relaciones moleculares beta-catenina se muestra en la figura 2. se compone de 727 proteínas distintas participar en 861 relaciones (S1 Tabla), incluyendo seis factores de transcripción co-activado por la beta-catenina (negro los bordes punteados), 445 transcripción relaciones factor objetivo (bordes púrpuras), 381 IBP beta-catenina, y 29 PTM las relaciones de la enzima beta-catenina ( 26 fosforilaciones (bordes azules), dos acetilaciones (bordes rosa), y uno de ubiquitinación (borde rojo)). La integración de esos conocimientos para la proteína de interés no sólo proporciona una amplia información sino que también permite cerrar las brechas en el conocimiento acerca de la proteína a nivel de sistemas. Por ejemplo, un investigador puede identificar las partes que faltan de una posible vía de señalización, los mecanismos de retroalimentación de transcripción factor de destino, o la regulación compleja de múltiples PTM (véase más adelante). Si la red captura exhaustivamente relaciones moleculares beta-catenina biológicamente relevantes, entonces los procesos biológicos asociados con los nodos de la red deben ser el reflejo de las funciones conocidas de beta-catenina. Para comprobar esto, se realizó un enriquecimiento GO plazo y análisis de agrupación funcional, que los grupos enriquecidos términos basados en la suposición de que los términos asociados con un conjunto similar de genes pueden estar relacionados entre sí [12]. Altamente enriquecidos términos de los diez primeros grupos se muestran en el mapa de árbol en la figura 3. Los procesos biológicos canónicas en las que se conoce la beta-catenina para participar en la transcripción, el movimiento celular y la adhesión celular se representan en los diez primeros grupos. Los racimos de términos de fosforilación y de transducción de señal probablemente reflejan el foco de la red en la PTM beta-catenina, en particular de fosforilación. Los grupos restantes incluyen respuesta a la hormona, heridas /inflamación y apoptosis, que han sido asociados con la señalización Wnt /beta-catenina en la literatura [13 a 15]. Por lo tanto, las relaciones en la captura de red de las relaciones moleculares más sobresalientes de la beta-catenina.
La red representa las conexiones entre los beta-catenina (CTNNB1) PTM enzimas, proteínas que interactúan, y factores de transcripción activados co-beta-catenina y sus objetivos.
enriquecidos términos se agruparon en grupos funcionales. Los términos más altamente enriquecido para los diez primeros grupos se muestran en el mapa de árbol, representado como diferentes bloques de colores. Para cada término, tamaño de la caja refleja el p-valor del enriquecimiento plazo.
Identificación de Potencial beta-catenina mecanismos de retroalimentación de la transcripción
Las proteínas dentro de la red que participan en más de una relación molecular son de especial interés, ya que pueden dar una idea de la regulación de la beta-catenina y la coordinación de sus múltiples funciones. Para demostrar esta idea, hemos utilizado la red de beta-catenina para identificar proteínas que pudieran estar implicados en la regeneración transcripcional bucles con beta-catenina. Los mecanismos de retroalimentación, en el que el producto de una estimula genes expresados (retroalimentación positiva) o suprime (retroalimentación negativa) el programa transcripcional que lo controla, juegan un papel crítico en la regulación transcripcional celular. Por ejemplo, el factor de transcripción
LEF1
, se ha demostrado que participar en un bucle de retroalimentación positiva de la transcripción con beta-catenina. En las células de cáncer de colon, beta-catenina /
LEF1
complejos conducir la transcripción de los de larga duración
LEF1
isoforma que se puede unir la beta-catenina a expensas de una isoforma dominante negativo. La expresado
LEF1
continuación, se asocia con la beta-catenina para impulsar aún más la expresión de larga duración
LEF1
[16].
Como se indica en la figura 4A, razonó que el potencial mediadores de mecanismos de retroalimentación podrían encontrarse entre aquellas proteínas que son ambos objetivos transcripcional de beta-catenina y proteínas beta-catenina en interacción. Se identificó un sub-red de 35 beta-catenina interacción de proteínas (incluyendo seis quinasas beta-catenina y dos factores de transcripción co-regulada por beta-catenina), así como beta-catenina en sí que son objetivos de un factor de transcripción regulado beta-catenina (Fig 4B). Por lo tanto, estos son proteínas que potencialmente podrían ser regulados en el nivel de expresión de la beta-catenina y también modulan la función beta-catenina. Nos referiremos a estas proteínas como "objetivo-interactores" para reflejar esta doble función.
(A) Flujo de trabajo para la identificación de beta-catenina transcripcional objetivos que afectan a la beta-catenina actividad transcripcional, participando así en positivo y /o bucles de retroalimentación negativa. (B) Sub-red de la beta-catenina que interactúan las proteínas cuya expresión está regulada por un factor de transcripción co-activado por beta-catenina ( "target-interactores"). color de relleno nodo indica el efecto de las proteínas que interactúan en la actividad transcripcional beta-catenina. Los nodos con fronteras pesados representan los genes para los que existe evidencia experimental de la regulación transcripcional de beta-catenina
Cinco diversos factores de transcripción regulan la expresión de los destinatarios-interactores:.
LEF1
, un miembro de la familia de factores de transcripción TCF /LEF; el receptor de andrógenos
AR
; la CCAAT /potenciador de la proteína de unión C
EBPA
; el receptor de estrógeno
ESR1
; y la subunidad del factor-kappa-B p105 nuclear (
NFKB1
). Con la excepción de
LEF1
, estos factores de transcripción no son completamente dependientes de beta-catenina para la actividad; pueden trabajar con otros co-reguladores o iniciar su propia transcripción. Por lo tanto, consultamos la literatura para determinar lo que se conoce acerca de la contribución de la beta-catenina a la transcripción de la meta-interactores que hemos identificado. Quince de las dianas más interactores en sí beta-catenina o bien han sido demostrado ser regulada por la beta-catenina en estudios a pequeña escala (la página de inicio de Wnt (http://web.stanford.edu/group/nusselab/cgi-bin/Wnt /target_genes);.. Herbst et al, Tabla 1 [17] o estaban regulados por la beta-catenina en al menos dos de las líneas celulares de cáncer tres de colon examinados en un estudio de todo el genoma reciente [17] Este grupo incluye la mayoría ( 6/8) del
LEF1
-regulated dianas interactores, y también a varios objetivos de
ESR1
,
NFKB1
, y
CEBPA gratis (Fig 4B, los nodos con bordes en negrita). Diez genes (
CCND1
,
junio
,
CCND2
,
EGFR
,
LEF1
,
MET
,
MMP7
,
MYC
,
TCF3
,
de TERT, y la propia beta-catenina (
CTNNB1
)) fueron hasta reguladas por la beta-catenina y dos (
FOS
y
CDH1
) se redujeron regulado; para el resto de genes, la direccionalidad de la beta-catenina no se informó el efecto.
no todas las proteínas que interactúan con la beta-catenina afectan necesariamente a su actividad transcripcional. Por lo tanto, el siguiente paso hacia la identificación de posibles mediadores de retroalimentación transcripcional fue determinar qué efecto, si lo hay, el objetivo-interactores tenían en la función de regulación de la transcripción de la beta-catenina (Fig 4A). Se realizaron búsquedas de información de direccionamiento del efecto de las dianas interactores en la actividad transcripcional de beta-catenina usando la opción de minería de texto de la base de datos STRING [18] y por la revisión manual de la bibliografía citada por STRING como evidencia de la interacción. Para el objetivo interactores-quinasas que son beta-catenina, también realizaron búsquedas en la anotación funcional de los proteoforms beta-catenina en PRO que son fosforilados por estas quinasas. Sobre la base de esta información, se identificaron 14 dianas interactores que aumentan (Figura 4B, los nodos rojos) y cuatro (que disminuyen la figura 4B, los nodos verdes) la actividad reguladora de la transcripción de la beta-catenina.
Las dianas interactores que potencialmente aumentar la beta-catenina actividad reguladora de la transcripción incluyen beta-catenina en sí y varios factores de transcripción co-regulados por la beta-catenina: tres miembros de la familia TCF /LEF (
TCF3
,
TCF7L1
, y
LEF1
),
AR
, y
MITF
, que controla la transcripción de los genes de los melanocitos específica [19].
Dos beta-catenina kinases-
FYN
y
EGFR
-también aumento de beta-catenina actividad transcripcional.
FYN
fosforila beta catenina en Tyr-142 y
EGFR
fosforila la beta-catenina en Tyr-654. Proteoform anotación específica en PRO indica que Tyr-654-beta-catenina fosforilada ha mejorado las funciones relacionadas con la transcripción (PR: 000044478). Por otra parte, Tyr-142 fosforilación disminuye asociación beta-catenina con la unión adherens, mediante la inhibición de la unión a alfa-catenina (PR: 000 036 860), respectivamente. Reducción de la asociación con la unión adherens incrementa el número de beta-catenina disponible para la regulación transcripcional en el núcleo. Del mismo modo, otros dos-meta interactors-
MET
y
MUC
-dissociate beta-catenina desde la unión adherentes y promover su translocación al núcleo [20,21].
Las dianas interactores que disminuyen la actividad de la beta-catenina reguladora de la transcripción actúan a través de varios mecanismos: i) promoviendo la degradación de la beta-catenina (por ejemplo,
GSK3B
fosforila la beta-catenina en el N-terminal de los sitios (PR: 000035772) que promuevan su asociación con la ubiquitina ligasa
BTRC Opiniones y posterior degradación); ii) a través de la interacción con los "inhibidores" en el núcleo (por ejemplo,
TFAP2A
inhibe directamente la actividad de beta-catenina co-activador mediante la formación de un complejo con beta-catenina y la poliposis adenomatosa coli (
APC
) de proteínas en el núcleo [22]); y iii) aumentando asociación beta-catenina con la unión adherens, de ese modo secuestrar lejos del núcleo (por ejemplo, E-cadherina (
CDH1
) asociados con beta-catenina en la unión adherens [6]). Es importante tener en cuenta que el beta-catenina actividad transcripcional abarca tanto sus co-activadores y co-represores funciones. Por lo tanto, dado que la beta-catenina se ha demostrado que reprimir
CDH1
transcripción,
CDH1
secuestro de beta-catenina lejos del núcleo en realidad puede resultar en un aumento de la
CDH1
expresión.
Curiosamente, la caseína quinasa II (
CSNK2A1
y
CSNK2A2
, la figura 4B, los nodos azules) parece ser capaz de participar en la retroalimentación positiva o negativa dependiendo de que sitios en beta-catenina se fosforila. La fosforilación de beta-catenina en Thr-393 aumenta su función de co-activador (PR: 000044474) mientras que la fosforilación de beta-catenina en Ser-29, Thr-102 y Thr-112 (PR: 000037187) conduce a su asociación con el unión adherentes y desestabilización mediante una mayor asociación con la quinasa
GSK3B
.
Análisis de la quinasa de señalización para la Regulación de la beta-catenina actividad transcripcional
múltiple kinome en todo el ARN interferente pequeño ( siRNA) pantallas de derribo se han realizado para comprender el impacto de las vías de señalización de la quinasa en la actividad de la beta-catenina y la distribución subcelular. Uno de estos estudios un grupo de quinasas que parece regular positivamente la actividad co-activador de beta-catenina en condiciones normales [8]. Una de las quinasas identificadas, pero no caracteriza además en el estudio, era
CDK5
.
CDK5
es un miembro de la familia quinasa dependiente de ciclina de las proteínas quinasas implicados en el desarrollo del sistema nervioso y la supervivencia de las células neuronales [23]. Recientemente,
CDK5
se ha demostrado que participar en numerosos procesos biológicos fuera del sistema nervioso, incluyendo algunos de los mismos procesos en la transcripción, la proliferación celular, y la adhesión celular que están regulados por beta-catenina [24] . CDK5, como beta-catenina, también se ha implicado en la tumorigénesis. Por ejemplo, CDK5 promueve la migración celular y la invasión en las células de cáncer de páncreas, y la inhibición de CDK5 suprime el crecimiento del tumor de páncreas y metástasis [25]. La activación de ErbB2 (Her2) y CDK5 y la posterior fosforilación de STAT3 el regulador transcripcional se asocia con la proliferación celular en tumores medulares de tiroides [26]. Por último, la fosforilación de receptor de andrógenos por CDK5 desempeña un papel en el impulso de crecimiento del cáncer de próstata [27]. Por lo tanto, estábamos interesados en el uso de la red de conocimiento beta-catenina para identificar posibles vínculos entre el
CDK5
y la regulación positiva de la función de co-activador de la beta-catenina que podrían ser relevantes para el cáncer.
CDK5
fosforila la beta-catenina en Ser-191 y Ser-246 (PR: 000 037 229); sin embargo, no se ha informado del efecto de esta fosforilación en la actividad transcripcional beta-catenina. Si bien sigue siendo posible que
CDK5
regula directamente la beta-catenina actividad transcripcional, que buscó pruebas que
CDK5
podría actuar indirectamente a través de la fosforilación de otra proteína en la red biológica beta-catenina. El flujo de trabajo para este análisis se presenta en la figura 5A. En primer lugar, se identificaron todas las proteínas en la red beta-catenina que son reportados a ser sustratos CDK5 en nuestra base de datos iPTMnet. Hubo 17 tales proteínas, incluyendo dos quinasas beta-catenina (SRC y PAK1), y ERBB3, un co-receptor para dos quinasas adicional beta-catenina,
EGFR
y
ErbB2
. Por otra parte, rata
ErbB2
se informó a ser un
CDK5
sustrato en PhosphoSitePlus [28]. beta-catenina humano y de rata son & gt; 99% idéntica y todos los sitios de fosforilación de beta-catenina humano conocido se conservan; por lo tanto, es plausible que la humana
ErbB2
puede también ser fosforilada por
CDK5
. Estos resultados plantean la posibilidad de que
CDK5
puede regular indirectamente la fosforilación de la beta-catenina a través de su influencia sobre otras quinasas beta-catenina.
(A) Flujo de trabajo para efectos de CDK5 en la exploración de beta- catenina actividad transcripcional. (B) Sub-red de sustratos CDK5 (nodos azul) en la red de beta-catenina (paso 1 de flujo de trabajo) (C) Sub-red de sustratos CDK5 seleccionados para estudio adicional (paso 2 de flujo de trabajo). Vías por las que la actividad de CDK5 quinasa afecta a la beta-catenina (CTNNB1) estado de fosforilación y la actividad transcripcional se muestran.
A continuación realizamos un estudio en profundidad de las relaciones entre la CDK5, ErbB2, ERBB3, SRC, PAK1, y beta-catenina en base a los resultados de minería de texto y anotación funcional PRO. Como se muestra en la figura 5B, la fosforilación de beta-catenina por
CDK5
y las quinasas que regula conduce a la producción de cinco proteoforms fosforilados: una forma fosforilada Tyr-654 (PR: 000 044 478, producido por
EGFR
,
erbB2
, o
SRC
); un Tyr-333 forma fosforilada (PR: 000 037 192, producido por
SRC
); un Tyr-86 /Tyr-654 forma doblemente fosforilada (PR: 000 037 194, producido por
SRC
); un Ser-191 /Ser-246 forma doblemente fosforilada (PR: 000 037 229, producido por
CDK5
); y Ser-663 /Ser-675 doble forma fosforilada (PR: 000 030 192, producido por
PAK1
). Con la excepción de la forma fosforilada Ser-191 /Ser-246, PRO anotación indica que todas estas formas son transcripcionalmente activo. Utilizamos RLIMS-P para identificar frases en la literatura que describe la fosforilación de
ErbB2
,
SRC
, y
PAK1 fotos: por
CDK5 Opiniones y revisó el manual secciones del artículo que contienen las frases para determinar el impacto de
CDK5
fosforilación en la actividad sustrato. Dos de los kinases-
PAK1
y
SRC
-son inhibida por
CDK5 Opiniones y uno
ErbB2
-se activa [28-30]. Por lo tanto,
CDK5
pueden tender a disminuir la función de la beta-catenina co-activador a través de sus efectos sobre la
PAK1
y
SRC Opiniones y aumentar la función de co-activador a través de sus efectos sobre
erbB2
. El efecto neto de
CDK5
dependerá de los niveles de estas tres quinasas, sus afinidades relativas para beta-catenina y el contexto celular. El hecho de que
CDK5
promovió la beta-catenina actividad transcripcional en la pantalla de siRNA sugiere que su papel en
ErbB2
activación puede predominar. Curiosamente,
CDK5
se ha demostrado que debilitar asociación beta-catenina con la unión adherens mediante la promoción de la fosforilación de Tyr-654 [31]. Desde Tyr-654 es el
ErbB2
sitio de fosforilación de la beta-catenina, este resultado es consistente con nuestra hipótesis de que
CDK5
se activa
ErbB2
, que a su vez fosforila beta- catenina en Tyr-654, que conduce a un cambio de beta-catenina de distancia desde la unión adherens y en el núcleo donde puede servir como un co-activador transcripcional. Por otra parte, en las células cancerosas,
CDK5
,
ErbB2 /ERBB3
, y beta-catenina se han vinculado a través de otro miembro de la red, el receptor de andrógenos beta-catenina (
AR
). En
ErbB2-overexpressing
las células del cáncer de mama, la beta-catenina co-Activa
AR
para conducir la transcripción de varios objetivos promotores de tumores, incluyendo
ERBB3 {{}}
[ ,,,0],32]. Como se mencionó anteriormente,
AR
la activación por
CDK5
fosforilación ha sido identificado como un mecanismo de cáncer de conducción en los tumores de próstata [27]. Tomados en conjunto con los resultados de nuestro análisis de quinasa, estas observaciones sugieren que la fosforilación CDK5 tanto de
ErbB2 /ERBB3
y
AR
podrían conducir un circuito de retroalimentación, en el que
ErbB2 /ERBB3
promueve la actividad transcripcional de beta-catenina, que luego contribuye a una mayor expresión de
ERBB3
. Mediante la combinación de la información y la quinasa sustrato en varias bases de datos de fosforilación con la minería centrado fosforilación de la literatura científica, hemos identificado una vía que une la beta-catenina a una quinasa aguas arriba,
CDK5
, demostrado que influyen en co-beta-catenina la actividad del activador en una pantalla de siRNA en todo el kinome.
Análisis de asociada a cáncer beta-catenina mutaciones clasificación para el cáncer
Nos recogieron cerca de 4.100 mutaciones de aminoácidos relacionadas con el cáncer en 137 de 781 residuos de beta catenina y los mapea en la secuencia de la beta-catenina anotado con características de secuencia tales como sitios de PTM y motivos de unión a la enzima PTM. Más del 90% de las mutaciones relacionadas con el cáncer ocurrió en la región codificada por el exón 3 de beta-catenina (residuos 20 a 60). Los seis primeros sitios más frecuentemente mutados en todos los tipos de cáncer, que representan el 6-25% de todas las mutaciones asociadas con el cáncer en la beta-catenina (Figura 6A, puntos rojos) incluyen la CKI y
GSK3b
sitios de fosforilación (Ser -45, Thr-41, Ser-37, y Ser-33) y dos residuos altamente conservados en el
BTRC
ubiquitina ligasa motivo de reconocimiento (Asp-Gly-32 y 34). Varios proteoforms fosforilados en diferentes combinaciones de los cuatro sitios de fosforilación altamente mutadas se han descrito en la literatura (Fig 6B). Mientras que tres de los cuatro proteoforms (figura 6B, forma 1, 2 y 3) se unen
BTRC
, haciéndolos inestable, el cuarto proteoform, fosforilada en Ser-45 solamente (figura 6B, la forma 4, PR: 000035774), se encuentra en la unión adherentes en asociación con e-cadherina y en el núcleo, lo que sugiere que puede jugar en papel activo en la adhesión y /o la regulación transcripcional [33].
sitios PTM, la unión de la enzima PTM sitios, y las frecuencias de mutaciones asociadas con el cáncer en los sitios individuales se indican. (B) proteoforms beta-catenina fosforilada en combinaciones de los cuatro sitios de fosforilación N-terminales de Ser-33, Ser-37, Thr-41, y Ser-45 y su anotación funcional.
Para investigar el patrón de frecuencias de mutación entre los tipos de cáncer individuales, se realizó un análisis de agrupamiento jerárquico de 20 tejidos diferentes en función de su distribución de las mutaciones asociadas con el cáncer en los seis sitios más frecuentemente mutado en el cáncer en general (Asp-32, Ser-33, Gly-34 , Ser-37, Thr-41, y Ser-45). Dado que la frecuencia global de mutaciones de estos sitios es similar suponemos frecuencia similar de la mutación en los tejidos en la muestra. Sin embargo, encontramos dos grupos con perfiles de mutación muy distintas surgieron de este análisis (Figura 7A). El grupo 1 se compone de nueve tejidos con mutaciones predominantemente en Asp-32, Ser-33, y Ser-37 y relativamente pocas mutaciones en Thr-Ser-41 y 45 (figura 7A, caja azul). Por el contrario, Cluster 2 consta de cuatro tejidos con mutaciones en Thr-41 y, especialmente, Ser-45, con pocas mutaciones en la región
BTRC
unión (Asp-32, Ser-33, Gly-34, y Ser- 37; la figura 7A, caja de color rosa).