Abstract
Bestemme funksjonelle virkningen av somatiske mutasjoner er avgjørende for å forstå tumorigenesis og metastasering. Nyere sekvenser av flere kreftformer er gitt omfattende lister av somatiske mutasjoner på tvers av hele genomer, slik at undersøkelse av den funksjonelle virkningen av somatiske mutasjoner i ikke-kodende regioner. Her studerer vi somatiske mutasjoner i 3’UTRs av gener som har blitt identifisert i fire krefttyper og beregnings forutsi hvordan de kan endre miRNA målretting, potensielt resulterer i feilregulering av uttrykket av gener som bærer disse mutasjonene. Vi finner at somatiske mutasjoner skape eller forstyrre antatte miRNA målwebområder i 3’UTRs av mange gener, inkludert flere gener, for eksempel
MITF
,
EPHA3
,
TAL1
SCG3
, og
GSDMA
, som tidligere har blitt assosiert med kreft. Vi integrerer også de somatiske mutasjoner med germline mutasjoner og resultater av assosiasjonsstudier. Spesielt identifiserer vi antatte miRNA målwebområder i 3’UTRs av
BMPR1B
,
KLK3
, og
SPRY4 Hotell som blir forstyrret av både somatiske og germline mutasjoner og, også , er i koblingsulikevekt blokker med høye poengmarkører fra kreft assosiasjonsstudier. Den somatisk mutasjon i
BMPR1B
ligger i et målområde av MIR-125b; germline mutasjoner i dette målområdet har tidligere vært både vist seg å forstyrre reguleringen av
BMPR1B
av MIR-125b og forbundet med kreft
Citation. ZIEBARTH JD, Bhattacharya A, Cui Y (2012) Integrative Analyse av somatiske mutasjoner Endring mikroRNA målretting i Cancer genomer. PLoS ONE 7 (10): e47137. doi: 10,1371 /journal.pone.0047137
Redaktør: Srikumar P. Chellappan, H. Lee Moffitt Cancer Center Research Institute, USA
mottatt: Mai 10, 2012; Godkjent: 11 september 2012; Publisert: 16 oktober 2012
Copyright: © ZIEBARTH et al. Dette er en åpen-tilgang artikkelen distribueres under betingelsene i Creative Commons Attribution License, som tillater ubegrenset bruk, distribusjon og reproduksjon i ethvert medium, forutsatt den opprinnelige forfatteren og kilden krediteres
Finansiering:. Dette arbeidet ble delvis støttet av The University of Tennessee Senter for Integrative og translasjonell Genomics. Ingen ekstra ekstern finansiering ble mottatt for denne studien. Den Funder hadde ingen rolle i studiedesign, datainnsamling og analyse, beslutning om å publisere, eller utarbeidelse av manuskriptet
Konkurrerende interesser:.. Forfatterne har erklært at ingen konkurrerende interesser eksisterer
Innledning
De genomet til de fleste voksne mennesker kreft inneholde tusenvis av somatiske mutasjoner [1], og en kritisk del av kreftforskningen er å avgjøre hvilke av disse somatiske mutasjoner har avgjørende funksjonell innvirkning på biologiske prosesser knyttet til tumorigenesis og metastase [2 ], [3], [4]. Inntil nylig har anstrengelser for å sekvens kreft genomer fokusert på virkningen av mutasjoner i kodende regioner og identifisering av ikke-synonyme punktmutasjoner, små rammeskifte delesjoner, eller store genomiske rearrangementer som kan, for eksempel, skaper fusjoner gener [5], [6] . Med raske fremskritt innen sekvensering teknologi, har det blitt mulig å sekvensere og sammenligne hele genomet til normale og kreft vev fra samme individ å identifisere somatiske mutasjoner [7]. Nylig, hele genomer hos normale og kreft vev hos pasienter med lungekreft [8], melanom [9], har småcellet lungekreft (SCLC) [10], og prostatakreft [11] er sekvensert, noe som gir somatiske mutasjoner i disse kreft i både kodende og ikke-kodende regioner. Det har imidlertid, til dette punkt, har vært begrenset undersøkelse av effekten av ikke-kodende somatiske mutasjoner i kreft patogenese.
En effekt av somatiske mutasjoner i ikke-kodende regioner som har potensial til å betydelig påvirke cellulære funksjoner assosiert med kreft er endring av mikroRNA (miRNA) målgruppe. MicroRNAs er små, ikke-kodende RNA som fungerer som posttranskripsjonelt regulatorer av mRNA uttrykk, vanligvis ved å hemme oversettelse eller forårsaker nedbrytning av sine mRNA mål. Mange mirnas er opp- eller ned-reguleres i kreftformer, noe som indikerer at de fungerer som onkogener eller tumor-suppressorer, henholdsvis; og miRNA uttrykk profiler har blitt brukt til å nøyaktig klassifisere kreft subtyper [12]. MicroRNAs er blitt vist å kontrollere mange viktige cellulære prosesser som er endret i kreftformer, inkludert differensiering, proliferasjon, apoptose og [13]. Funksjonen til mirnas er særlig følsom for genetiske varianter fordi komplementaritet mellom frø-regionen til miRNA og en mRNA-sekvens er ofte nødvendig for miRNA som målretter [14]. Derfor er det ikke overraskende at kimlinje-mutasjoner som forstyrrer miRNA målretting har blitt funnet å spille en viktig rolle i mange sykdommer, [15], [16], [17], [18] som omfatter flere typer kreft [19], som for eksempel melanom [20], leukemi [21], [22], og brystkreft [23], [24], så vel som i onkogene transformasjon [25]. Germline mutasjoner som endrer miRNA målwebområder har også blitt undersøkt som de funksjonelle utløsende variantene som ligger til grunn resultatene av genom-wide assosiasjonsstudier (GWAS) [26], [27]. Nylig har en somatisk mutasjon i 3’UTR av
TNFAIP2
, et kjent mål av
PRAM1
onkogen, oppretter en ny miRNA målområde som resulterer i en reduksjon av
TNFAIP2
uttrykk hos en pasient med akutt myelogen leukemi [28]. Dette eksemplet illustrerer potensialet for somatiske mutasjoner å endre miRNA målretting og bidrar til patogenesen, men det har, til dette punktet, vært begrenset undersøkelse av somatiske mutasjoner som ligger i miRNA målwebområder.
Her har vi systematisk undersøke hvordan somatisk mutasjoner kan endre miRNA målretting (figur 1). Først må vi samle somatiske mutasjoner i 3’UTRs, de genomiske regioner som vanligvis anses å være de mest vanlige bindingsseter av mirnas, hentet fra hele genomsekvenser av fire kreftformer og analysere mønstre av disse 3’UTR mutasjoner. Neste, vi beregnings forutsi hvordan 3’UTR somatiske mutasjoner endre miRNA målwebområder og identifisere hvilke av disse somatiske mutasjoner kan være særlig relevant for kreft patogenesen. Vi bestemmer somatiske mutasjoner som begge ligger innenfor gener som har blitt knyttet til kreft og endre antatte målsekreftrelaterte miRNAs. Vi forsøker også å knytte endring av miRNA målretting med kreft gjennom integrering av disse somatisk mutasjon med resultatene av assosiasjonsstudier. Vi identifiserer tre miRNA målwebområder som er endret av både somatiske og germline mutasjoner i koblingsulikevekt blokker med høye poeng markører identifisert i GWAS av kreft.
Somatiske mutasjoner innenfor antatte miRNA målwebområder er knyttet til kreftrelaterte gener og mirnas samt resultatene av kreft assosiasjonsstudier.
resultater
Mønstre av somatiske mutasjoner i 3’UTRs
Vi har samlet totalt 610 somatiske mutasjoner i 3’UTRs fra fire kreft (SCLC, melanom, lunge og prostata). Unntatt prostatakreft, ble somatiske mutasjoner bestemt fra hele genomsekvensering av enkeltprøver; syv prøver ble sekvensert for prostatakreft. Ingen av de somatiske mutasjoner i 3’UTRs ble identifisert i flere krefttyper. Bare en (en T C substitusjon på 30693148 i 3’UTR av
Tubb Hotell som ble funnet i to prostatakreft prøver) av 152 (0,66%) somatiske mutasjoner i 3’UTRs identifisert i prostatakreft var funnet i flere prøver. Forekomsten av somatiske mutasjoner i multiple prostatakreft eksempler på tvers av hele genomet var tilsvarende sjeldne, som bare 116 til 28 626 (0,41%) av somatiske mutasjoner i prostatacancer ble funnet i flere prøver genom-bred. For å sammenligne typer erstatninger som skjedde i hver krefttype, beregnet vi frekvensen av hver klasse av enkeltbasesubstitusjon (figur 2). Fordelingen av erstatninger i 3’UTRs variert over typer kreft. For eksempel, de fleste av melanom erstatninger var G A /C T, mens de mest utbredte mutasjoner i både lunge og SCLC prøvene var G T /C A erstatninger. Disse trendene avtalt med priser av mutasjonene funnet i alle regioner av genomet for hver type av kreft, og, generelt, den prosentandel av mutasjoner for hver type substitusjon var lik for 3’UTRs og for hele genomet. Sammen utgjør disse resultatene indikerer at mutasjoner i 3’UTRs har lignende årsaker (for eksempel ultrafiolett eksponering for melanom, røyking for lungekreft) som mutasjonene i hele genomet.
Prosentandelen av hver klasse av substitusjon mellom somatisk mutasjoner i 3’UTRs (sort strek) eller på tvers av hele genomet (hvit strek) er vist for (A) lungekreft, (B) SCLC, (C) melanom, og (D) prostatakreft.
Vi har også undersøkt om somatiske mutasjoner i 3’UTRs var mer sannsynlig å være lokalisert i 5′-enden eller 3′-enden av den 3’UTR. For hver somatisk mutasjon, vi sammenlignet avstand fra starten av 3’UTR (dvs. enden av den endelige ekson) til mutasjonen til den totale lengde av 3’UTR. Deretter telles antall av somatiske mutasjoner i forskjellige deler av 3’UTRs ved hjelp av et rullende vindu med en bredde på 5%, og fant at antallet av somatiske mutasjoner varierte betraktelig langs 3’UTR (figur 3). Den generelle mønsteret av fordelingen av alle de somatiske mutasjoner (figur 3a) er mest lik den som oppnås av lungekreft (figur 3b), studien som produserte flest mutasjoner. I lungekreft (figur 3b), er det mange mutasjoner umiddelbart nedstrøms av enden av den endelige kodende ekson, med antall mutasjoner i kraftig etter hvert som avstanden nærmet 10% av den 3’UTR lengde.
For hver somatisk mutasjon, prosentandelen av avstanden fra starten av 3’UTR til somatisk mutasjon sammenlignet med den totale lengden av 3’UTR ble beregnet. Figuren viser antall mutasjoner i rullende vinduer av 5% av den 3’UTR lengde for somatiske mutasjoner i (A) alle krefttyper, (B) lungekreft, (C) SCLC, (D) melanom, og (E) prostatakreft.
Somatiske mutasjoner i 3’UTRs endre miRNA målretting
Mens en fullstendig forståelse av hvordan mRNA målene for en miRNA er valgt har ennå ikke klarlagt, sekvens komplementaritet mellom nukleotider på 5′-enden, eller frø region, av den modne miRNA sekvens og en mRNA-target-området, som er typisk i 3’UTR, er felles for mange miRNA-mRNA-parene. Titalls beregningsmetoder for å forutsi målene mirnas har blitt utviklet, basert på komplementaritet, så vel som andre kriterier, inkludert bevaring av målstedet på tvers av arter, målsete tilgjengelighet i den sekundære struktur av mRNA, sekvensen sammenheng med målstedet og termodynamikken for å binde [29], [30]. Vi brukte to metoder for å identifisere somatiske mutasjoner med potensial til å påvirke miRNA målgruppe (tabell S1). Først vi beregnet sammenheng + score med den nyeste versjonen av TargetScan [31], en av de mest brukte og høyest ytende miRNA prediksjon verktøy [32], [33], for to sett med 3’UTR sekvenser, en som inneholder allelet funnet i normalt vev, og en inneholdende allel funnet i kreftvevet. Vi identifiserte somatiske mutasjoner som lå innenfor målse forutsett av TargetScan og påvirket sammenhengen + score. For det andre, forsøkte vi å skape et mer inkluderende liste over 3’UTR somatiske mutasjoner som påvirker miRNA målgruppe ved å bestemme mutasjoner som endrer 6mer, 7mer, eller 8MER nettsider komplementære til miRNA frø. Denne andre tilnærmingen ble motivert av fersk analyse av mRNA sekvenser målrettet av mirnas i CLIP-Seq eksperimenter i menneskelige [34] og HITS-CLIP eksperimenter i mus [35] som fant at mens lengre (for eksempel 7 nt og 8 nt) kamper mellom mRNA sekvens og miRNA frø hadde høyere spesifisitet, de fleste av funksjonelle målseinneholdt bare seks nt kamper [36].
Gitt det store antall unike miRNA frø, forventet vi å finne at de fleste somatiske mutasjoner enten forstyrret eller opprettet minst en 6mer kamp til en miRNA frø (tabell S1). 608 av de 610 somatiske mutasjoner i 3’UTRs endres i det minste en 6mer lang potensiell miRNA bindingssetet og 525 mutasjoner endret kontekst + score beregnes etter TargetScan 6,0 i minst en miRNA. Vi så forsøkt å identifisere somatiske mutasjoner som hadde en høy prioritet for å ha en rolle i kreft patogenesen. Først valgte vi bare miRNA-mRNA par hvor somatisk mutasjon resulterte i en størrelsesorden endring større enn 0,2 for sammenheng + score på en miRNA rettet mot mRNA, og gir somatiske mutasjoner i målse som var i topp 15% av de som er mest sannsynlig å være funksjonell ut fra sammenhengen + poeng. Neste, vi begrenset påvirket antatte målse basert på miRNA og fjernet mirnas som hadde enten lav uttrykk (færre enn 100 total leser) i RNA-Seq eksperimenter samlet i miRBase [37] eller har ikke tidligere blitt assosiert med kreft i PhenomiR database [38]. Til slutt brukte vi Kreft Gene Census [39] og andre kilder i litteraturen for å identifisere gener som er kjent for kreftdempere, onkogener, eller har andre funksjonelle assosiasjoner med kreft. Tabell 1 inneholder et utvalg av de somatiske mutasjoner som endret miRNA målretting og møtte disse kriteriene. Vi har også undersøkt vevs- og cancer-spesifikk miRNA uttrykk for å identifisere mirnas som har vist seg å være sterkt uttrykt i det spesielle vev eller kreft, hvor de somatiske mutasjoner ble identifisert (tabell S1). Flere av de somatiske mutasjoner i tabell 1, inkludert de i
TAL1
,
BMPR1B
,
KDM5A
,
SCG3
, og
BCAS3
påvirket målse av mirnas som har vist seg å bli uttrykt i samme vev der miRNA ble identifisert.
av spesiell interesse er onkogener med somatiske mutasjoner som forstyrrer miRNA målretting og tumor dempere med somatiske mutasjoner som skaper nye miRNA mål, da disse mutasjonene kan potensielt forklare respektive opp- og nedregulering av disse genene i kreft (mutasjoner møte dette kriteriet er vist i fet skrift i tabell 1). For eksempel økt uttrykk av
TAL1 product: [40],
SCG3 product: [41] og
GSDMA product: [42], [43] har blitt observert i kreft, og somatisk mutasjoner i 3’UTRs av disse genene forstyrre antatte målene for mirnas som har vært assosiert med kreft. Forstyrrelser i de nevnte områdene kan forhindre regulering av nivåene av disse genene ved mirnas, som fører til høyere ekspresjon. I motsetning til dette,
EPHA3 product: [44] og
MITF product: [45] er under-uttrykt i kreftformer eller har vist seg å virke som tumor-suppressorer; de somatiske mutasjoner kan skape nye målområder som fører til økt hemming av oversettelse eller degradering av mRNA. Spesielt en av de somatiske mutasjoner valgt av denne metoden påvirket et eksperimentelt validerte mål stedet MIR-125b i
BMPR1B product: [46], som vil bli undersøkt nærmere i neste avsnitt.
GWAS- og CGAS informert funksjonell analyse av somatiske mutasjoner som endrer miRNA målretting
Genome-wide og kandidat genet assosiasjonsstudier har identifisert et stort og voksende antall genomisk steder som bærer germline mutasjoner assosiert med økt risiko for kreft. I mange tilfeller, de spesifikke germline mutasjoner som ligger til grunn for disse foreningene og deres funksjonelle konsekvenser forbli ukjent; Men germline mutasjoner som endrer miRNA målretting har blitt identifisert som lovende kandidater for potensielt forklare den økte risikoen for flere av kreft [19]. Derfor prøvde vi å integrere de somatiske mutasjoner som endrer miRNA målretting med germline mutasjoner og resultatene av assosiasjonsstudier. Vi søkte å identifisere miRNA målområder i koblingsulikevekt med høye poengmarkører fra assosiasjonsstudier som er endret av begge germline mutasjoner og somatiske mutasjoner identifisert i kreft. Spesielt har vi identifisert både eksperimentelt støttet og beregnings spådd miRNA målwebområder endret ved somatiske mutasjoner som også ble endret ved germline mutasjoner, og deretter, fastsatt dersom målet var i samme haplotype blokk som høye poengmarkører fra kreft assosiasjonsstudier. Tre gener,
BMPR1B
,
KLK3
, og
SPRY4
, inneholdt miRNA målwebområder endret av både somatiske og germline mutasjoner som var i ledd disequilbrium blokker som inneholder høy score forening studie markører (Tabell 2 og figur 4).
(A) Forstyrrelse av et målområde av MIR-125b i 3’UTR av
BMPR1B
. (B) Forstyrrelse av et målområde av MIR-210 i 3’UTR av
KLK3
. (C) Forstyrrelse av et målområde av MIR-608 i 3’UTR av
SPRY4
.
3’UTR av
BMPR1B
inneholder et bindingssete for MIR-125b som blir forstyrret av både en somatisk mutasjon som ble identifisert i lungekreft (chr4: g.96075969G T) og en germline SNP (rs1434536). Dette målet siden er også i en haplotype blokk med rs11097457, en av de 100 høyeste poengmarkører i Kreft genetiske markører av følsomhet (CGEMS) studie, som er forbundet med risiko for brystkreft [46] (figur 4a). R
2 verdi for korrelasjonen mellom rs11097457 og rs1434536 i 1000 genomer prosjektet [47] er 0.82. Satsingen på
BMPR1B
av MIR-125b og muligheten for at genetiske varianter forstyrre dette målområdet og spille en rolle i kreft tidligere har blitt studert [46]. Sætrom et al. fant at rs1434536 var i sterk koblingsulikevekt med to høye scoring markører i en brystkreft forening studien bekreftet foreningen i en uavhengig brystkreft årsklasse, og viste at SNP forstyrret regulering av
BMPR1B
av MIR-125b.
Både en somatisk mutasjon (chr19: g.51363764A C) og en germline mutasjon (rs1803136) i 3’UTR av
KLK3
, et gen hvis uttrykk er ofte brukt som en diagnostisk markør i prostata kreft [48], forstyrret spådd målwebområder for MIR-675, MIR-138, og MIR-210. Disse målse var i samme koblingsulikevekt blokk, og bare ~850 basepar unna, rs2735839 (figur 4b), som var sterkt assosiert med økt risiko i en GWAS av prostatakreft [49]. Videre er somatisk mutasjon (chr19: g.51363764A C) ble også identifisert i en pasient med prostatakreft [11]. Det har også vært tidligere bevis på at Mir-675 [50], MIR-210 [51] og MIR-138 [52] regulere kreftcelle spredning. Vi har også funnet en somatisk mutasjon (chr5. G 141691500G T) og en germline mutasjon rs72117814 innen spådd bindingssete for MIR-608 i 3’UTR av
SPRY4
som ble plassert i samme koblingsulikevekt blokk som rs4624820, en høytstående markør i en testikkelkreft GWAS [53], [54] (figur 4c).
SPRY4
hemmer mitogen-aktivert protein kinase pathway (MAPK) som aktiveres ved den KITLG-KIT veien, noe som har vært forbundet med testikkelkreft [53]. Fordi germline mutasjoner som forstyrrer målse i
SPRY4 Hotell og
KLK3
er ikke inkludert i 1000 genomer Project eller HapMap data, var vi ikke i stand til å beregne korrelasjonen mellom germline SNPs og høytstående GWAS markører.
Diskusjoner
Nylig sekvensering av hele genomet til normale og kreft vev fra samme individ har gitt omfattende lister over somatiske mutasjoner. Mens det har vært flere forsøk på å identifisere den funksjonelle virkningen av somatiske mutasjoner i kodende regioner [5], [55], ikke-kodende somatiske mutasjoner har fått relativt liten oppmerksomhet, til tross for at viktigheten av disse regionene til genregulering. En rapport undersøkte forekomst av ikke-kodende somatiske mutasjoner i multiple myeloma og observert at mange ikke-kodende mutasjoner var nær kodende regioner med kjent somatisk hypermutasjon, og at mutasjonsfrekvensen i noen-ikke-kodende områder var større enn den som forventes ved en tilfeldighet [ ,,,0],56], men den funksjonelle virkningen av disse ikke-kodende mutasjoner ble ikke undersøkt. Her har vi gjort en første innsats for å identifisere ikke-kodende somatiske mutasjoner som har potensial til å forårsake feilregulering av genekspresjon og bidra til kreft patogenesen. Spesielt har vi fokusert på somatiske mutasjoner som ligger i 3’UTRs og undersøkt hvordan disse mutasjonene kan endre miRNA målgruppe. Vi fant at fordelingen av de ulike typene av enkle basis erstatninger blant somatiske mutasjoner i 3’UTRs varierte for ulike typer kreft, men ble enige med utdelinger over hele genomet i hver krefttype (figur 2). Vi undersøkte også fordelingen av mirnas tvers av 3’UTRs og funnet at for lungekreft, var det et stort antall av somatisk mutasjon lokalisert i den 3’UTR meget nær den endelige kodende exon. Fordelingen av mutasjoner på tvers av gener har blitt brukt for å bestemme den selektive anvendelse av DNA-reparasjon, og det har blitt vist at DNA-reparasjon er mer vanlig blant transkriberte tråder sammenlignet med ikke-transkriberte tråder og til den 5 «ende av gener sammenlignet med tre «ende [9]. Mens det store antall av somatiske mutasjoner i 3’UTR nær den endelige kodende ekson i lungekreft er kun en første resultat basert på et forholdsvis lite antall av somatiske mutasjoner, observasjon av lignende virkemåte som flere somatiske mutasjoner er identifisert kan muliggjøre økt forståelse av DNA-reparasjon i 3’UTR.
en måte som somatiske mutasjoner i 3’UTRs kan ha en funksjonell innvirkning er hvis de innvirkning miRNA målgruppe ved å forstyrre eller opprette miRNA målwebområder. Vi spesifikt identifisert somatiske mutasjoner som er spådd å forstyrre miRNA målområder innen gener, inkludert
TAL1
,
SCG3
, og
GSDMA
, som er over-uttrykt i kreft og mutasjoner som er spådd til å lage nye miRNA målwebområder innen genetikk, inkludert
MITF Hotell og
EPHA3
, som er underexpressed i kreft. Mens det er lett å identifisere hvordan somatiske mutasjoner kan påvirke miRNA funksjon gjennom disse to modusene (onkogener med forstyrret områder og tumor dempere med opprettet nettsteder), er det sannsynlig at feilregulering av miRNA funksjon i kreft oppstår gjennom mer komplekse sammenhenger som kanskje ikke er konsistent for alle typer kreft. For eksempel, flere mirnas, inkludert MIR-17-19b klynge [12], [57], [58], og gener, inkludert
CDH1 product: [59], har vist seg å ha onkogene egenskaper i noen krefttyper mens konstituert som tumor suppressors i andre. I tillegg mirnas øke ekspresjonen av sine mål i noen tilfeller [60].
Greenberg et al. [61] undersøkte de globale konsekvensene av somatiske mutasjoner i melanom, lungekreft og leukemi. De fant at mutasjoner i melanom redusert binding av miRNAs å 3’UTRs, men observerte ikke så viktig for en nedgang i bindende for somatiske mutasjoner i de andre kreftformer. De tilskrives dette resultatet til UV-indusert mutasjoner funnet i melanom er primært Strong-til-Svake mutasjoner (dvs. de mutasjoner som reduserer termodynamisk hybridisering stabilitet). Mens vi fokusert på hvordan de somatiske mutasjoner påvirket komplementaritet mellom miRNA frø og målområder, og ikke effekten av mutasjonene på bindingsenergien, flere av våre resultater enige med konklusjonene av Greenberg et al. Vi fant at frekvensene av de enkelte basesubstitusjoner varierte over krefttyper (figur 2), noe som resulterer i mer Sterke-til-Svakt mutasjoner i melanom enn andre kreftformer. Vi kan også bruke resultatene våre (Tabell S1) å sammenligne med Greenberg et al. ved å beregne forholdet mellom antallet av mulige miRNA målse avbrutt av somatiske mutasjoner i antall antatte miRNA målse skapt av somatiske mutasjoner. Den forstyrret til laget målstedet-forholdet er 1,18 for melanom mutasjoner, som er det samme forhold som finnes i SCLC (1,19) og høyere enn det som ble funnet i prostata (1,12) og lungekreft (1,08), noe som tyder på at det er mulig at det somatiske mutasjoner i melanom resultat i en generell nedgang i miRNA bindende i forhold til normalt vev og andre kreftformer.
Vi har forsøkt å identifisere viktige funksjonelle somatiske mutasjoner ved å utnytte resultatene av assosiasjonsstudier. Vi identifiserte målet nettsteder som inneholder både somatiske og germline mutasjoner og er i koblingsulikevekt blokker med høye poengmarkører fra foreningen studier av kreft. Denne fremgangsmåten integrerer to informasjonskilder som indikerer muligheten for at endring av målstedet spiller en rolle i kreft; germline mutasjon i målområdet er en mulig årsak til den økte risikoen i den koblede markør i foreningen studien, mens somatisk mutasjon i målet kan spille en rolle i tumordannelse i andre individer. Vi identifiserte tre målområder som ligger i
BMPR1B
,
KLK3
, og
SRPY4 Hotell som inneholder både somatiske og germline mutasjoner og er knyttet til assosiasjonsstudier. Både gener som inneholder disse somatiske mutasjoner og mirnas som er rettet mot disse områdene har tidligere blitt assosiert med kreft. En 3’UTR somatisk mutasjon i
BMPR1B
identifisert i en lunge kreftpasient forstyrrer spesifikke mål stedet MIR-125b som tidligere har blitt undersøkt for sin rolle i kreft [46]. Målet Nettstedet inneholder en SNP, rs1434536, som er i koblingsulikevekt med to høye scoring markører i en brystkreft forening studie og resultater i forstyrrelse av reguleringen av
BMPR1B
av MIR-125b. Den somatisk mutasjon viser en andre bane gjennom hvilken reguleringen av genet ved mirnas kunne bli forstyrret, noe som kan bidra til tumorgenese. Mens det ikke har vært så sterk eksperimentell støtte for mutasjoner forstyrre reguleringen av
KLK3 product: [49] og
SPRY4 product: [53], [54] av mirnas i kreft, begge disse genene har sterke assosiasjoner med kreft. Nivåer av
KLK3
ofte brukes for å diagnostisere prostatakreft [48], og somatisk mutasjon som endrer miRNA målretting av
KLK3
ble identifisert i prostatakreft.
SPRY4
er involvert i KITLG-KIT sti, som har vært assosiert med kreft [53]. I tillegg to somatiske mutasjoner (chr12: g.88889449G A og chr12: g.88887136G A), i mulige bindingssteder for MIR-203 og MIR-183, henholdsvis, ble plassert i 3’UTR av
KITLG
. Ekspresjon av MIR-183 har vist seg å være korrelert med ekspresjonen av MIR-203 [62], og begge mirnas er involvert i undertrykkelse av ekspresjon av stamcellefaktorer i kreftceller [62] og i proliferasjon av kreft [62], [ ,,,0],63].
KITLG
somatiske mutasjoner er i en koblingsulikevekt blokk med rs995030, en markør SNP rs995030 som er sterkt assosiert med testikkelkreft risiko [53]. Derfor er disse somatiske mutasjoner i 3’UTRs av
SPRY4 Hotell og
KITLG
er lovende kandidater for bidrag til tumorigenesis ved feilregulering av KITLG-KIT veien.
Mens denne studien var i stand til å identifisere somatiske mutasjoner som kan påvirke miRNA målretting og spiller en rolle i kreft patogenesen, er det begrenset av flere faktorer. Først ble alle unntatt en av de somatiske mutasjoner studert her identifisert i en enkelt pasient, og, derfor, at mutasjonene kan ikke vanligvis finnes i andre pasienter eller kan ikke være generaliseres til andre populasjoner og kreft genese. For det andre, på grunn av den relativt lite antall eksperimentelt kjente miRNA bindingsseter og en mangel på forståelse av spesifikk av miRNA målretting, denne studien var, i de fleste tilfeller bare i stand til å identifisere somatiske mutasjoner som endrer spådd miRNA målwebområder. Spesielt har vi fokusert på hvordan somatiske mutasjoner innvirkning sekvenser innen 3’UTRs komplementær til miRNA frø, da disse funksjonene har vært fokus for de fleste miRNA rettet mot prediksjon algoritmer; Men denne tilnærmingen neglisjerer hvordan somatiske mutasjoner i andre steder i et målområde, for eksempel 3 «kompenserende områder, kan påvirke binding. I tillegg, mens 3’UTRs har tradisjonelt vært antatt å huse de fleste av miRNA målwebområder, har flere nyere eksperimenter vist at 5’UTRs [64] og kodende områder [65] også inneholde funksjonelle miRNA mål. I de kommende årene, forventer vi at forbedringer i sekvensering teknologi kan være i stand til å håndtere disse begrensningene, øke forståelsen av hvordan endring av miRNA målretting av kimcellelinje og somatiske mutasjoner spiller en rolle i kreft og andre sykdommer i de kommende årene. Nye eksperimentelle teknikker, for eksempel CLIP-Seq [34], [35], har løfte om å gi både omfattende lister over eksperimentelt støttede miRNA målwebområder og grunnlaget for en mer fullstendig forståelse av miRNA målretting, noe som øker beregnings målet spådommer. Dessuten vil antall somatiske mutasjoner og kreft-assosiert markører fra GWAS trolig fortsette å vokse raskt, og metoder som integrerer disse ressursene vil derfor bli stadig fruktbart. Spesielt vil øke antall kjente somatiske mutasjoner gir mulighet for identifisering av mutasjoner som vanligvis forekommer i kreft. Mens vi var å bestemme en målområde (målstedet av MIR-125b i
BMPR1B
) som tilbys kombinasjonen av eksperimentell støtte, avbrudd av både kimcellelinje og somatiske mutasjoner, og lenker med assosiasjonsstudier, disse utviklingsressurser kan snart muliggjøre identifisering av mange lignende prioriterte miRNA mål.
materialer og metoder
Kilder til somatiske mutasjoner i 3’UTRs
Somatiske mutasjoner ble hentet fra supplerende materiale av de opprinnelige papir for lunge [8] og prostata [11] kreft og fra de ikke-kodende varianter av den kosmiske databasen [66] for SCLC [10] og melanom [9]. Somatiske mutasjoner ble bestemt ved hjelp av solid, for SCLC [10], og Illumina GAII plattformer, for melanom [10] og prostata kreft [11]. De lungekreft mutasjoner [8] ble bestemt med 31- til 35-basen kompis-paret leser fra DNA nanoarrays produsert fra adsorbere sekvens underlaget til silisium underlag med gitter patterened arrays. For å finne ut somatiske mutasjoner som er plassert i 3’UTRs, sammenlignet vi plasseringen av mutasjon med start- og slutt steder av 3’UTRs av RefSeq gener fra UCSC genom nettleser [67], [68]. Når det er nødvendig, har vi brukt liftover verktøy i Galaxy web-server [69] for å konvertere genomiske steder til GRCh37 /hg19 montering av det menneskelige genom.
