Extracto
Se propone un enfoque para la detección de genes /proteínas esenciales para la supervivencia de las células cancerosas. Un gen se considera esencial si una mutación con un alto impacto sobre la función de la proteína codificada causa la muerte de la célula cancerosa. Hacemos una analogía entre las proteínas esenciales de cáncer y conocida obra de Abraham Wald en la estimación de las áreas críticas de avión utilizando datos sobre la supervivencia de las aeronaves de encontrarse con el fuego enemigo. Wald razonó que las piezas con agujeros de bala en los aviones regresaron a la base aérea de un vuelo de combate son los más importantes para el funcionamiento del avión: un golpe en una de estas partes bajas de un avión, por lo que no vuelve atrás para la encuesta. Hemos previsto que la superficie avión es un genoma del cáncer y las balas son mutaciones somáticas con alta repercusión sobre la función de la proteína. Del mismo modo proponemos que genes específicamente esenciales para la supervivencia de las células tumorales deben llevar menos mutaciones de alto impacto en las células de cáncer en comparación con los polimorfismos que se encuentran en las células normales. Hemos utilizado los datos sobre las mutaciones del Atlas del Genoma del Cáncer y los polimorfismos encontrados en humanos sanos (desde 1000 Proyecto Genoma) para predecir 91 genes que codifican proteínas esenciales para el melanoma. Estos genes fueron seleccionados de acuerdo con varios criterios, incluyendo la selección negativa, la expresión en melanocitos y la disminución de la proporción de mutaciones de alto impacto en el cáncer en comparación con las células normales. El análisis de ontología de genes reveló el enriquecimiento de las proteínas esenciales relacionados con la membrana y la periferia de la célula. Los autores especulan que esto podría ser una señal de selección negativa inmunológico todo un sistema y de cáncer neo-antígenos. Otro hallazgo es la sobrerrepresentación de los receptores de semaforina, que puede mediar en cascadas de señalización distintivos y están implicados en diversos aspectos del desarrollo del tumor. Citoquina receptores CCR5 y CXCR1 También se identificaron como proteínas esenciales de cáncer y esto es confirmado por otros estudios. En general, nuestro objetivo era ilustrar la idea de la detección de proteínas cuya secuencia de integridad y el funcionamiento es importante para la supervivencia de las células cancerosas. Con suerte, esta predicción de proteínas esenciales de cáncer puede apuntar a nuevos objetivos para las terapias antitumorales
Visto:. Pyatnitskiy M, Karpov D, E Poverennaya, Lisitsa A, moshkovskii S (2015) Se montó cáncer Aeronaves: Búsquedas Esenciales para Hypomutated Las proteínas de la piel tipo melanoma. PLoS ONE 10 (11): e0142819. doi: 10.1371 /journal.pone.0142819
Editor: Roger Chammas, Universidad de Sao Paulo, Brasil |
Recibido: 9 de septiembre de 2015; Aceptado: 27 Octubre 2015; Publicado: 13 Noviembre 2015
Derechos de Autor © 2015 Pyatnitskiy 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
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Financiación:. el trabajo fue apoyado por el Fondo Científico ruso, otorgar#14-15-00395, como SM. 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 progreso reciente en la secuenciación del genoma en el contexto de los grandes estudios de cáncer confirió una nueva visión sobre el tumor como resultado del fenotipo mutador [1]. En lugar del punto de vista antes de que las células de cáncer tiene mutaciones que afectan sólo oncogenes específicos o genes supresores de tumores se hizo evidente que su genoma está literalmente llena con diversas aberraciones somáticas [2]. estrategia de supervivencia y evolución de un clon de células de cáncer es cambiar su genoma rápidamente usando el daño o la modulación de los sistemas de reparación del ADN [3]. Algunas mutaciones son los impulsores del proceso de cáncer y se producen en los genes relacionados con el cáncer. Sin embargo, la mayoría de las mutaciones que ocurren a lo largo de todo el genoma no son relevantes para la progresión tumoral y representan mutaciones de pasajeros. No ayudan a las células cancerosas para sobrevivir y pueden experimentar una selección negativa [4].
En trabajos recientes en que los datos de la secuenciación del genoma del cáncer se analizaron una atención fundamental se paga a la identificación de los genes mutados en el cáncer de manera significativa en comparación con el genoma de la línea germinal. Un estudio estadístico realizado en miles de muestras ha informado de más de 200 genes potenciales conductor del cáncer [5]. La adquisición de mutaciones específicas en estos genes es la fuerza motriz de la transformación maligna.
Nuestro estudio representa un enfoque alternativo para el análisis de datos del genoma del cáncer. La idea se inspira en un hecho bien conocido de la historia de la estadística aplicada, es decir, un problema aviones de Abraham Wald [6]. Wald propuso buscar zonas de vulnerabilidad aeronave mediante la estimación de los parches libre de bala en los aviones que volvieron a la base aérea de un vuelo de combate. De hecho, son las áreas libres de bala en la superficie de la máquina son esenciales para el funcionamiento de los aviones. Si balas impactaron en esas áreas, a continuación, las máquinas se estrelló y los datos sobre la vulnerabilidad aviones se convirtieron no son observables (Figura 1, panel izquierdo). Así las zonas libres de bala en los aviones devueltos eran esenciales para el funcionamiento avión y, por tanto, es necesario un mayor blindaje.
zonas no dañadas en los planos devueltos son críticos para el funcionamiento de los aviones. Del mismo modo, proponemos que las proteínas con menor número de mutaciones somáticas en comparación con la línea germinal deletéreos son esenciales para la supervivencia de las células cancerosas.
Hemos previsto que la superficie avión es un genoma del cáncer y las balas son mutaciones somáticas de alto impacto en función de la proteína. Los sitios con disminución del número de tales variantes pueden ser esenciales para la supervivencia del cáncer ya que las células con mutaciones en estos sitios mueren y sus genomas no están secuenciados por proyectos cáncer (figura 1, panel derecho).
Como era de esperar, estábamos no solo en esa forma de pensar. En el comienzo de la genómica del cáncer, se sugirió para buscar supresiones de ADN homocigotos como rasgos inmutables de las células del cáncer [7]. En su obra reciente, Polak et al. analizada en sitios hypomutated genoma del cáncer y les encuentra en el ADN regulatorio accesible debido a la reparación mejorada en estos sitios [8].
Sin embargo, no se centró en el genoma del cáncer, sino más bien en el proteoma del cáncer. Se realizaron búsquedas en el fenómeno hypomutation desde el punto de vista del funcionamiento de la proteína. Nuestro objetivo fue identificar las proteínas que se pierden por los cambios de aminoácidos funcionalmente importantes en el cáncer. Estas proteínas se conservan y, por tanto, son esenciales para la supervivencia celular durante la evolución del cáncer. Como referencia se utilizó polimorfismos en 1000 Genomas Proyecto [9]. De hecho, hemos comparado la evolución de secuencias de proteínas durante el desarrollo del cáncer con dicha evolución durante 200.000 años de desarrollo de la humanidad desde su último cuello de botella [10]. Creemos que nuestro enfoque es capaz de detectar proteínas cuya secuencia de integridad y el funcionamiento es más importante para las células cancerosas que para los tejidos normales. Se espera que estas proteínas del cáncer esenciales predichos pueden representar zonas de vulnerabilidad para las células tumorales y por lo tanto sirven como nuevas dianas para fármacos contra el cáncer.
Resultados y Discusión
El objetivo de nuestro análisis fue identificar proteínas del cáncer en fase de selección negativa es decir empobrecido con cambios de aminoácidos funcionalmente importantes. Estas proteínas conservadas pueden ser esenciales para la supervivencia celular durante la evolución del cáncer y por lo tanto pueden ser considerados como posibles objetivos para la terapia contra el cáncer (figura 1).
Para nuestro análisis hemos elegido el conjunto de datos de mutación somática melanoma disponible en la web TCGA. Nuestro enfoque se supone que es más aplicable a los tumores provocados por mutaciones puntuales en lugar de por alteraciones número de copias [11], tales como tumores de pulmón o melanomas. Esos antiguos cánceres proporcionan mucho más estadísticas sobre las secuencias de proteínas para hacer la predicción robusta y el melanoma se caracteriza por la frecuencia de mutación somática más alto en comparación con otros tipos de cáncer [12]. También el conjunto de datos del melanoma contenía el mayor número de variantes en comparación con otros tipos de cáncer, el total de 181,175 variantes.
Definición de un subconjunto de proteínas de melanoma piel debajo de selección negativa
Con el fin de encontrar la codificación de proteínas genes de selección negativa que experimentan durante la evolución del cáncer que utilizan
d
N /
d
S como un indicador de la presión selectiva [13]. La misma lógica fue aceptada por Ostrow et al. [14] cuando estudiaron la selección positiva en los genomas del cáncer.
Hemos calculado dN /dS para todos proteína humana genes utilizando los datos SKCM codificación. Los genes que llevan menos de 11 variantes fueron excluidos del análisis con el fin de obtener estimaciones más robustas de dN /dS. Génica se considera estar bajo la selección negativa si el valor de dN /dS correspondiente era más pequeño que el umbral predefinido. En un intento de evitar la elección del umbral por una decisión arbitraria que trazan la distribución de todo el genoma de dN /dS valores para los tres tipos de cáncer con mayor número de mutaciones puntuales: Dos tipos de cánceres de pulmón y melanoma de la piel (figura 2). Como puede verse a partir de los histogramas, los mínimos locales se observan a valor dN /dS de alrededor de 0,25. Utilizamos este umbral como un primer filtro para seleccionar los genes del cáncer esenciales que debían estar bajo la selección negativa.
melanoma de la piel, el carcinoma de endometrio uterino y adenocarcinoma de pulmón contenía la mayor parte de los datos sobre las mutaciones cancerosas. mínimos locales se alcanza cuando dN /dS es de aproximadamente 0,25 (indicado por las flechas). Se consideró que las proteínas con dN /dS por debajo de este umbral de experimentar selección negativa.
Nuestro siguiente paso fue eliminar los genes que no se expresan en células de melanoma y por lo tanto no pueden ser reconocidos como esenciales para este tipo de cáncer. Se calculó el promedio de expresión de cada gen a través de 374 muestras de cáncer y los genes extraídos con los niveles de expresión en el 20% más bajo.
Y volvimos a la evaluación de las variantes genéticas observadas en SKCM y 1kg de datos. Dividimos a mutaciones en dos clases: los que tienen alto impacto en la función de las proteínas y otras mutaciones no significativas, incluyendo las variaciones sinónimos. El efecto funcional de las sustituciones no sinónimas se predijo a través de la base de datos dbNSFP (ver Métodos). Indeles, dejan de ganancias /pérdidas y los sitios de empalme variaciones también fueron clasificados como mutaciones de alto impacto funcional.
Finalmente se seleccionaron genes que están agotadas por variantes funcionalmente importantes en el cáncer, en comparación con los tejidos normales, es decir, los genes donde fracción de mutaciones de alto impacto funcional
f Opiniones de datos 1kg fue mayor que la misma fracción de los datos de cáncer,
f
1kg & gt;
f
SKCM. Después de todas las medidas se obtuvieron 91 genes codificadores de proteínas denominada en adelante "el cáncer de proteínas esenciales", S1 Tabla
melanoma de la piel subconjunto proteína esencial es considerablemente enriquecido por las proteínas de la membrana plasmática:. Una posible relación con la vigilancia inmune
Por manual de mirar a través de la lista, se podría marcar algunas categorías distintas entre esas proteínas (Tabla 1). Categorías más representados son las proteínas de transporte de membrana, tales como canales iónicos y transportadores de soluto, proteínas neuronales de varias funciones, moléculas de adhesión celular, etc. Con el fin de describir la lista resultante de manera más formal se realizó el análisis funcional de enriquecimiento utilizando la página web WebGestalt [15].
Los genes fueron filtradas como se describe aquí. Las categorías se definen por biocuration manual.
El enriquecimiento de 91 subconjunto de proteínas esenciales de ontología de genes [16], KEGG [17] y el objetivo de drogas PharmGKB [18] categorías había mostrado una tendencia significativa hacia las proteínas de membrana , específicamente, las proteínas de membrana plasmática y la periferia de la célula (Fig 3, S2 Tabla). Obviamente, este tipo de categorías generales no pueden descifrar totalmente posibles vías moleculares o mecanismos de proliferación celular. Sin embargo, puede ser una interpretación mecanicista de las proteínas de la membrana de plasma excesivamente. Se reconoce ampliamente que los cánceres de escapar de la inmunidad del huésped a través de la evolución de los clones de cáncer [19]. Hemos planteado la hipótesis de que uno de los mecanismos que conducen a la conservación de la membrana plasmática y celular periferia secuencia de la proteína en el melanoma podría ser el resultado de tal escape inmune. Más específicamente, las mutaciones de alto impacto en periferia de la célula y las proteínas de membrana de plasma pueden conducir a la formación de complejo principal de histocompatibilidad (MHC) II-dependientes neo-antígenos [20]. MHC-II restringido epítopos de proteínas reactivas a T-helper subpoblación de linfocitos, lo más ampliamente conocido, se forman mediante la digestión de las proteínas extracelulares fagocitadas y proteínas periferia de la célula que acompañan a las piezas de membrana internalizados. El hecho de que tales mutaciones se agotan en la superficie celular y proteínas de la periferia refleja el escape de células de melanoma de CD4
+ - de células T mediada por inmunidad. Recientemente se ha informado de que la inmunidad adoptiva inducida contra un T-helper-1 (MHC II-restringido) epítopo neo-antígeno proporcionado la regresión del tumor en un paciente con colangiocarcinoma metastásico [21]. respuesta significativa de -t-células CD4 + contra tumorales personalizado neo-epítopos también se encontró en los pacientes con melanoma metastásico [22]. Por lo tanto, podemos observar el enriquecimiento por proteínas periferia de la célula en subconjunto objetivo como resultado de la depuración de selección frente a la formación de epítopos neo-antígeno T-helper. Cuando una proteína de membrana de plasma se muta ampliamente en una célula de cáncer, que se digiere después de la internalización de vesículas y sus péptidos mutantes se unen MHC II como neo-epítopos que no son reconocidos por el sistema inmune como la auto-epítopos. Tener tales neo-epítopos expresados, una célula de cáncer no puede evitar la vigilancia inmunológica y es eliminada (Fig 4). Cabe destacar que, a pesar de MHC II en sí se expresa en tipos de células limitados, como las células profesionales presentadoras de antígeno, se presentan las células de melanoma para representar diferentes tipos del receptor [23].
P-valores se ajustaron utilizando Benjamini- corrección Hochberg para comparaciones múltiples. Número de proteínas esenciales que caen en la categoría se representa dentro de cada barra.
participación preferencial de proteínas de la superficie de la presentación de antígeno restringida a MHC es conocido en la técnica [20]. Las células cancerosas que exponen MHC-II epítopos con antígenos mutados son más propensos a ser eliminados por células T mediada por la vigilancia inmune.
inmunoedición del genoma del cáncer contra la formación de antígeno como se ha descrito recientemente [24] se encuentra en una buena correspondencia con nuestra hipótesis.
CCR5 y receptores de quimioquinas CXCR1 es esencial proteínas de melanoma
una de las proteínas en nuestra subconjunto es una quimiocina CC receptor de tipo 5 (
CCR5
) , el receptor de quimioquinas que fue estudiado ampliamente debido a su capacidad para proporcionar la fusión del VIH con la célula diana. Por otra parte, una supresión de esta proteína conocida como CCR5-Δ32 protege su portador contra cepas seleccionadas de virus [25]. Por lo tanto, en caso de cambio de secuencia de aminoácidos del receptor que no sirve como un cofactor para la partícula de virus. Fármacos bloqueantes CCR5, por ejemplo, maraviroc, se consideran como una terapia de elección para el tratamiento de la infección por VIH.
Al mismo tiempo, un papel de CCR5 en el cáncer ha sido ampliamente discutido. Se sabe que este receptor es a menudo sobreexpresado en algunos tipos de cáncer [26]. la expresión de CCR5 se ha inducido después de la transformación oncogénica de las células [27]. Evidencias están acumulando que la señalización de este receptor a través de su ligando, CCL5, ofrece la progresión del cáncer, por ejemplo, metástasis. Los fármacos antagonistas de CCR5 se ha demostrado que bloquear la metástasis del cáncer de mama basal [28] y el cáncer de próstata inducida por Src [29] en los ratones. Se propone el uso de fármacos inhibidores de CCR5 bien tolerables, que ya están aprobados para su uso en la infección por VIH, en ensayos clínicos para el cáncer metastásico [28]. Un ensayo de observación que estudió el efecto de maraviroc sobre el cáncer colorrectal metastásico se había completado, pero los resultados no han sido reportados aún [29].
En cuanto a melanoma, se encontró que el CCR5 funcional es importante para la progresión de esta tumor: CCR5
- /- ratones muestran el volumen del tumor reducido y una mayor tasa de supervivencia en comparación con ratones de tipo salvaje [30, 31]. Vivanco et al. también informó de que el crecimiento de melanoma y metástasis se inhibió en CCR5
- /- ratones mutantes [32]. Los autores han propuesto que la señalización negativa CCR5 /CCL5 afecta CD8 efectos de linfocitos T. De este modo, las células de melanoma que expresan CCR5 funcional pueden contribuir de ese modo a la de escape inmune.
El hecho de que C-C del receptor de quimiocinas de tipo 5 es una de las proteínas esenciales cáncer ilustra positivamente aplicabilidad de nuestro enfoque. Este receptor es una diana del cáncer druggable, al menos, para la terapia adyuvante.
Otro receptor de citoquina importante en nuestra lista es CXCR1. Se une a la proteína interleucina-8 (CXCL8) que es un agente quimiotaxis importante en la inmunidad innata. Notablemente, CXCR1 y mencionado anteriormente CCR5 utilizan las mismas vías de señalización y están estrechamente relacionados en su función [33]. En cuanto a la última, CXCR1 es conocido para ser utilizado por las células del melanoma de extensión y metástasis [34]. Recientemente, se demostró que la elevada expresión de este receptor se correlaciona con la malignidad del tumor [35]. Lo más probable, CCR5 y CXCR1 son utilizados por las células de melanoma de sobrevivir en el ambiente inflamatorio.
vía semaforina es potencialmente importante para la supervivencia melanoma
Otra enriquecimiento prometedor entre las proteínas esenciales de cáncer está relacionado con la semaforina complejo receptor y la vía para guía de axones (figura 3, Tabla S2). Semaforinas están involucrados en la orientación de células durante el desarrollo y en tejidos adultos [36]. Estas proteínas se mostraron recientemente a la función como la supresión y la promoción de agentes en diversos tipos de cáncer a través de la transactivación de las tirosina quinasas receptor [37]. En particular, los dos tipos de unión de semaforina-receptores, plexins y neuropilins, están representados en la lista y pueden estar implicados en la supervivencia de células de cáncer [38]. Plexin A2 (
PLXNA2
) protege las células cancerosas de la muerte después de la infección del virus del papiloma humano [39]. Para neuropilina 2 (
NRP2
), hay una evidencia de su papel en el melanoma maligno, donde su expresión se correlaciona con la progresión del tumor [40]. Estos resultados proporcionan una base para la experimentación adicional para descubrir dianas farmacológicas cáncer entre las proteínas del complejo de semaforina [36].
interacciones de proteínas entre las proteínas esenciales de melanoma
Con el fin de entender cómo las proteínas esenciales predichos melanoma cooperan con entre sí, se analizaron correspondientes interacciones proteína-proteína utilizando la base de datos STRING [41]. Hemos seleccionado sólo las interacciones de alta confianza con puntuación superior a 0,9. Se informó que interactúan presas para 46 de 91 genes de interés (Tabla 2). La mayor parte de las interacciones proteína son conocidos por los receptores de citoquinas CCR5 (115 presas) y CXCR1 (77 presas), de ellos unos 70 interacciones implican socios comunes. Otro par de interactores que se caracterizan por muchos socios comunes consiste en caspasa-10 (CASP10) y el receptor de muerte TRAIL-R1 (TNFRSF10A).
Sólo se consideraron las interacciones altamente fiables con puntuación superior a 0,9.
El mapa de interacción de las proteínas hypomutated en el melanoma (Figura 5) se puede subdividir fácilmente a varias redes principales. En primer lugar, tres receptores acoplados a G CCR5, CXCR1 y MCR2 forman un triángulo de muchas interacciones. Un papel de estos receptores en el melanoma donde probablemente promueven la supervivencia de las células del cáncer y la metástasis se describe parcialmente por encima
.
El mapa se construye a partir de la base de datos STRING con alta confianza del umbral de puntuación de la interacción 0.9. Tamaño del octágono es proporcional a la cantidad de parejas de proteína correspondiente. Ancho de línea refleja el número de socios comunes entre dos cebos. Se duplicaron las líneas verdes denotan conocen interacciones físicas directas proteína-proteína. presa proteínas que interactúan con tres o más cebos se muestran como óvalos azules:. Fyn, TP53, adcy2 y POMC
El componente de la red más grande entre ITGB5 integrina, PTK2B proteína quinasa, semaforina receptores (PLXNA2) y la fosfolipasa D2 (PLD2) se define por sus interacciones con proteínas FYN. Esta última es una proteína bien conocida quinasa de la familia Src y está involucrado en la serie de funciones celulares, tales como la inmunidad de células T, guía de axones y también se considera como un potencial proto-oncogén [42]. Se sabe poco acerca de su función en el melanoma y hay alguna evidencia de que Fyn no puede ser un objetivo medicación en melanoma avanzado. En particular, cuando fue inhibida por drogas saracatinib junto con otras quinasas Src, no se observó ningún beneficio en melanoma avanzado [43]. Sin embargo, sobre la base de nuestros datos, más se debe prestar atención al estudio del papel de Fyn en el melanoma por separado de otras quinasas Src, como sí Src, Yes, etc.
De forma inesperada, entre las proteínas hypomutated, algunos socios de TP53 se encontraron supresor de tumor. Incluyen, entre otros, proteínas que interactúan físicamente, caspasa-10 (CASP10) y del receptor de muerte TRAIL-R1 (TNFRSF10A). En contraste con estos resultados, se considera que los componentes de la vía de apoptosis TRAIL tener efecto antitumoral, cuando está activo [44]. Esta contradicción espera más desciframiento.
Conclusiones
El concepto del genoma del cáncer desarrollado en la última década ha revolucionado literalmente nuestra comprensión de la biología molecular del cáncer [45]. Resultados de proyectos del genoma del cáncer son especialmente prometedoras para los genes de controladores basados en la evidencia y la medicina personalizada, revelando que proporcionan desarrollo y progresión tumoral [5]. Al mismo tiempo, no todas las proteínas del controlador pueden servir como dianas para terapias de droga. Muchos cánceres son causados principalmente por los supresores de tumores que son irreversiblemente inactivada por mutaciones genéticas. En estos casos, la terapia de drogas representa un gran desafío debido a dificultades en la complementación de la función perdida [46]. Por lo tanto, la búsqueda de nuevas dianas farmacológicas es la tarea principal de los estudios post-genoma del cáncer.
La selección positiva regula, a nivel de los genes correspondientes, las secuencias de aminoácidos de las proteínas de cáncer de controladores durante la competencia clon tumorigénesis acompaña. La necesidad de oncogenes y supresores de tumor que ser mutados en la mayoría de los cánceres inspira a los investigadores para poner en práctica sistemas de puntuación para seleccionar los genes controladores hypermutated [5]. En contraste con estos esfuerzos útiles, en cambio, nos centramos en las proteínas cuyos genes correspondientes se hypomutated en el tumor, es decir, la experiencia negativa de selección durante la evolución del cáncer. Creemos que estas proteínas pueden proporcionar objetivos de medicamentos adicionales, especialmente en los casos donde los conductores de cáncer representan supresores funcionalmente destruidos por mutaciones.
Con nuestro enfoque agregación parámetro evolutivo dN /dS como una medida de la selección negativa, la expresión génica y funcional impacto de los cambios de aminoácidos, que han pronosticado 91 genes que codifican proteínas que son esenciales en el melanoma y encontró varios enriquecimientos significativos. Por ejemplo, la lista del mayor número de proteínas de la superficie celular y la periferia de la célula. En nuestra opinión, podría ser una señal de selección negativa inmunológico todo un sistema y de cáncer neo-antígenos [22]. Además, algunos ejemplos de proteínas hypomutated representan sabe que las proteínas relacionadas con el cáncer, tales como los receptores de citoquinas CCR5 y CXCR1 [33].
Debe hacerse hincapié en que los resultados de nuestra investigación dependen en gran medida el tamaño de muestra disponible. Los datos más mutaciones se acumula para la proteína, más confianza podemos designar si es esencial o no. genes esenciales se caracterizan por una baja frecuencia de mutaciones de alto impacto [47] que también pueden disminuir el poder de nuestro enfoque. Por lo tanto para el análisis que hemos elegido melanoma de la piel exoma conjunto de datos [48], ya que este tipo de cáncer se caracteriza por el alto nivel de mutaciones puntuales. Entendemos que actualmente disponibles cantidad de datos puede ser insuficiente para identificar todas las proteínas esenciales para este tipo de cáncer.
A pesar de que nuestros datos son preliminares, este trabajo está destinado sobre todo para ilustrar una idea general de la definición esencial cáncer- proteoma específico. Los resultados pueden ser más fiables cuando se acumula el mayor número de genomas individuales de cáncer. Sin embargo, incluso en su forma actual, nuestra lista de las proteínas de melanoma esenciales predichos proporciona un fondo para la experimentación dirigida a la supervivencia de las células tumorales mediante el bloqueo de la proteína candidatos
in vitro
y
in vivo
.
Métodos
mutación de datos cáncer fueron descargados de la página web de la sinapsis [49], el número de acceso syn1729383. Estos datos fueron obtenidos inicialmente a través de The Atlas del Genoma del Cáncer [50] y fueron reprocesados para filtrar falsos positivos y variantes de la línea germinal, los detalles se pueden encontrar en [51]. Piel conjunto de datos melanoma cutáneo (SKCM) tuvo el mayor número de variantes en comparación con otros conjuntos de datos, el total de 181175 variantes. Los datos sobre los polimorfismos de la línea germinal se han descargado desde el sitio web 1.000 Genomas (1kg) [9] y anotaron utilizando el software ANNOVAR [52]. 425069 mesa final contenía variantes situadas dentro de las regiones codificantes. Los genes con menos de 11 variantes, ya sea en SKCM o en los datos de 1KG se eliminaron de posterior análisis.
Para cada gen que codifica la proteína humana la relación de las tasas de sustituciones no sinónimas y sinónimos (dN /dS) era calculado como en [14] a partir de datos SKCM sobre las mutaciones somáticas. Los genes con dN /dS valor superior a 0,25 (es decir, experimentar ya sea la selección neutral o positivo) fueron retirados.
La expresión génica datos fueron obtenidos a través de la página web TCGA y contenía información sobre 20531 genes expresados en 374 muestras de melanoma. Los perfiles de expresión génica que tenían niveles de expresión absoluta en el 20% más bajo del conjunto de datos se han extraído.
impacto funcional de las variantes de un solo nucleótido no sinónimas en tanto SKCM y datos 1kg se evaluó mediante dbNSFP de recursos [53]. Esta base de datos recoge los resultados de diez algoritmos de predicción (incluyendo SIFT, Polyphen2 y MutationAssessor) en dos puntajes del conjunto, y MetaSVM metalr. mayor valor de puntuación indica que la variante es más probable que sea perjudicial. Hemos considerado la variante a tener alto impacto en la proteína que funciona bien si MetaSVM o el valor metalr fue mayor que el 70-percentil de la puntuación correspondiente. La mutación somática también se considera que tienen un alto impacto funcional si pertenecía a una de las siguientes clases: inserción /deleción, detener la caída, detener el aumento, o mutación del sitio de empalme. Para cada gen, se calculó la fracción de mutaciones de alto impacto funcional
f
1 kg y
f
SKCM como
f =
#(alto func
.
mutaciones) /# (total de mutaciones) guía empresas
análisis funcional geneset enriquecimiento a través hipergeométrica prueba se realizó utilizando el software WebGestalt [15]. Como un conjunto de referencia 16172 lista de genes con expresión media SKCM mayor que el 20-percentil hemos suministrado. Corrección de múltiples ensayos se realizó utilizando Benjamini & amp; método de Hochberg.
Una lista de las interacciones de las proteínas seleccionadas ha sido descargado de la base de datos STRING v. 9.1 [41] utilizando la secuencia de comandos de Python. CADENA recoge diversas asociaciones entre proteínas, tales como predicciones estructurales, minería de textos, análisis de la vía y los resultados experimentales de otros recursos de la web, para formar su puntuación de agregación. interacciones de alta confianza con la puntuación mayor que 0,9 se utilizaron para el análisis. visualización y análisis de redes se realizó a través de Cytoscape [54].
Apoyo a la Información sobre Table S1. . Listado de genes que codifican proteínas con secuencias de aminoácidos en fase de selección negativa en los genomas del melanoma de la piel (proteínas de cáncer "esenciales"): perfil Descripción de la columna: Gene, EntrezGene: identificadores de genes de acuerdo con HGNC y NCBI Gen. Descripción: descripción de la función génica. skcm.dnds: dN /dS proporción calculada a partir de datos SKCM de mutaciones somáticas. quantile.expression: percentil de la expresión génica (datos TCGA SKCM). norm.neutral: número de SNVS sinónimos (1 kg) de datos. norm.high: número de mutaciones con impacto funcional de alto impacto (datos 1kg). skcm.neutral: número de sinónimos (SNVS datos TCGA SKCM). skcm.high:. número de mutaciones de alto impacto impacto funcional (datos TCGA SKCM)
doi: 10.1371 /journal.pone.0142819.s001 gratis (TSV)
S2 tabla. El enriquecimiento de la proteína esencial subconjunto cáncer mediante la ontología de genes, KEGG y PharmGKB categorías objetivo de drogas
P-valores se ajustaron utilizando Benjamini-Hochberg corrección para comparaciones múltiples
doi:.. 10.1371 /journal.pone.0142819.s002
(TSV)
Reconocimientos
agradecemos a Ksenia Kuznetsova para la corrección de nuestra Inglés.