Abstract

Cancro é caracterizado por padrões aberrantes de expressão de vários genes. Estas grandes mudanças na expressão genética são acreditados para ser devido a não apenas mudanças genéticas, mas também epigenéticas. As mudanças epigenéticas são comunicadas através de modificações químicas, incluindo modificações de histonas. No entanto, não é claro se a ligação de proteínas de modificação de histonas para regiões genómicas e a colocação de modificações de histonas discrimina eficazmente os genes correspondentes de o resto dos genes no genoma humano. Foram realizadas análises de demethylases histonas (HDMS) e metiltransferases histonas (HMTs), seus genes-alvo e genes com histonas modificações relevantes em tecidos normais e tumorais expressão do gene. Surpreendentemente, esta análise revelou a existência de correlações dos níveis de diferentes HDMS e HMTs expressão. O

HDM

/

HMT

assinatura de expressão gênica observado foi específica para determinados tipos de células normais e câncer e altamente correlacionada com a expressão do gene alvo e a expressão de genes com modificações de histonas. Notavelmente, observou-se que a lisina trimethylation 4 e lisina 27 separado e preferencialmente expressa genes, o que foi notavelmente diferente em células cancerosas em comparação com células normais underexpressed. Conclui-se que as mudanças na regulação coordenada de enzimas executoras histonas modificações podem estar subjacentes mudanças epigenéticas globais que ocorrem no câncer

Citation:. Islam ABMMK, Richter WF, Jacobs LA, Lopez-Bigas N, Benevolenskaya EV (2011) Co- Regulamento da histona-enzimas modificadoras em Câncer. PLoS ONE 6 (8): e24023. doi: 10.1371 /journal.pone.0024023

editor: Mikhail V. Blagosklonny, Roswell Park Cancer Institute, Estados Unidos da América

Recebido: 27 de junho de 2011; Aceito: 28 de julho de 2011; Publicado: August 23, 2011 |

Direitos de autor: © 2011 Islam et al. Este é um artigo de acesso aberto distribuído sob os termos da Licença Creative Commons Attribution, que permite uso irrestrito, distribuição e reprodução em qualquer meio, desde que o autor original ea fonte sejam creditados

Financiamento:. Este projecto foi financiado pelo R01CA138631 (EVB) e número de concessão 115347-RSG-08-271-01-GMC da American Cancer Society (EVB). N.L.-B. reconhece financiamento do Ministério da Ciência e Educação, número de concessão SAF2009-06954 espanhol. A.B.M.M.K.I. é apoiado por uma bolsa da AGAUR do Governo da Catalunha, Espanha. Os financiadores não tiveram nenhum papel no desenho do estudo, coleta de dados e análise, decisão de publicar ou preparação do manuscrito

CONFLITO DE INTERESSES:.. Os autores declararam que não existem interesses conflitantes

Introdução

O genoma de qualquer organismo multicelular contém milhares de genes; no entanto, apenas uma proporção relativamente pequena destes genes são expressos num tipo de célula particular. Parte das características funcionais críticas entre estados activos e reprimidos de expressão do gene refere-se a proteínas que se ligam e modificam resíduos de lisina de histonas. Histona lisina metilação ocorre predominantemente dentro das caudas amino-terminais das histonas H3 e H4, em um grupo mono- (ME1), di- estado (ME2) ou trimethylation (me3), e está associada a um resultado de transcrição distintos. Estes diversos resíduos metilados são ligados por múltiplas proteínas “leitor”, que por sua vez interagem com activadores transcricionais ou repressores. H3K4me2 /3, H3K36me1 /3, H3K79me1 /2 e H4K20me1 estão associados com a activação da transcrição, ao passo que H3K9me2 /3, H3K27me2 /3, H3K79me3 e H4K20me3 estão associadas com a repressão transcricional. Com a recente descoberta de demethylases histonas, modificação de resíduos de histona lisina é agora visto como um processo mais dinâmico do que se pensava anteriormente. Vários estudos têm demonstrado que as enzimas modificadoras de histonas genes alvo específicos, alguns dos quais participam em processos e vias biológicas específicas. Ele ainda está em debate se alvos de uma enzima de modificação da histona conseguir regulação como um único módulo, permitindo a mudança coordenada de expressão em vários processos biológicos, incluindo as condições de doentes, ou representar uma mistura de genes diferencialmente expressos.

histona desmetilases são representadas por alguns amina oxidases dependente da flavina e α-cetoglutarato-Fe (II) dioxigenases dependentes que estão incluídos em um grande superfamília das proteínas de domínio JmjC (Tabela S1). Histona metilação é também realizada por várias enzimas, e na maioria dos casos envolve um domínio catalítico SET (Tabela S1) relacionado com Conjunto1 levedura e

Drosophila

Trithorax. A mesma modificação pode ser executada por vários enzimas, que na maioria dos casos, são membros da mesma família de proteínas, o que sugere a sua especialização funcional através de padrões de expressão diferenciais. Histona demethylases remover os grupos metílicos de H3K4 histona são codificados por dois genes autossômicos,

KDM5A /JARID1A /RBP2

e

KDM5B /JARID1B /PLU1

, e dois genes localizados nos cromossomos sexuais,

KDM5C

e

KDM5D

, e aumentando a evidência suporta papéis individuais e não redundantes dentro desta família [1]. Portanto, é concebível que a paisagem epigenética global é dependente da distribuição espacial e temporal de enzimas HDM e HMT correspondente. KDM5A está directamente ligado a H3K4me3 in vivo [2]. Apesar da actividade de desmetilase repressora associada com a função KDM5A em desmetilação em H3K4 histona, que desempenha um papel em ambos a repressão da transcrição e activação [3]. KDM5A contém não apenas um domínio enzimático, mas também um domínio leitor H3K4me3 altamente específico [4], o que, sem dúvida, poderia afetar outras modificações nas proximidades ou cooperativamente ou antagonicamente. Consistente com estas observações, a nossa análise ChIP-on-chip mostrou que KDM5A ligação ao locus genómico altamente correlacionada com promotores transcricionalmente activos contendo H3K4me3 e outras modificações relacionadas com a activação da transcrição, tais como H3K36me3, H3K79me2 e acetilação de H3K9 e K14, mas não H3K27me3 [5]. Considerando as diversas funções identificadas para famílias de enzimas como KDM5, será de particular interesse para compreender a sua contribuição para a metilação de histonas H3K4 de forma promoter- e celular dependente do tipo.

Genomic análises no

Drosophila

e mamíferos mostrou que o grupo Trithorax (TrxG) genes antagonizar regulação pelo grupo Polycomb (PCG) genes para criar um repertório de estados alternativos de expressão gênica. Evidências acumuladas mostrou que o recrutamento de HMTs ou HDMS de oposição atividade para as mesmas regiões genômicas fundamenta decisões de desenvolvimento importantes. Em particular, o HMTs MLL1 e EZH2 são componentes do Trithorax e complexos Polycomb, respectivamente, que desempenham um papel importante na regulação de genes do desenvolvimento em ambos os

Drosophila Comprar e vertebrados. Com base na valorização do fenótipo das mutações trxG e repressão do fenótipo das mutações PCG, o

KDM5A

ortolog em Drosophila, o gene

tampa

pertence ao gene grupo trxG [6]. Os efeitos das mutações no PCG e genes TrxG em

Drosophila

levaram à vista paradigmático de homeotic (

HOX

) regulação gênica. Nos vertebrados,

HOX

genes também são sensíveis à perda do específica HMT-H3K4 MLL1 ou KDM5A HDM, e H3K27 específica HMT-EZH2 [4], [7], [8], [9], [ ,,,0],10]. Como em

Drosophila

, supressão do domínio MLL1 SET no resultado de ratos em um fenótipo homeotic [11]. Importante, rearranjos do

MLL1

gene em seres humanos estão envolvidos na patogênese de uma variedade de leucemias humanas agressivos. A desregulação da

HOX

genes de proteínas de fusão MLL1 parece desempenhar um papel central nessa transformação [9]. Seguindo elucidação do papel de translocações MLL na patogénese da leucemia veio a descoberta de uma lesão oncogénica KDM5A leucemia, resultando na desregulação de

HOX

e outros genes específicos de linhagem [4]. Considerando o requisito para o nível apropriado de expressão para cada um destes enzimas envolvidas na regulação de genes HOX, é concebível que cada estado é o resultado de uma actividade combinada de enzimas histona modificar. Um estudo recente sugeriu que isso explica a dinâmica de cada estado, quando se muda para um estado diferente é dependente dos níveis relativos de PCG, TrxG e ativadores em

cis

-regions do locus [12]. Em particular, a diferenciação de células estaminais envolve a resolução do estado equilibrado de “genes” pluripotência e genes específicos da linhagem através de uma mudança no equilíbrio de complexos PCG e TrxG. Estes genes foram encontrados para ser enriquecido para bivalentes marcas H3K4me3 e H3K27me3. Em contraste, as células podem recuperar características de células-tronco através de reativação de genes de pluripotência e repressão do programa de linhagem específica, que foi associado com a resolução da marca bivalente para a marca de univalent correspondente. A capacidade das células para manter os estados equilibrado, reprimida ou totalmente activas destes genes [12] é crítico para a progressão para um estado canceroso. Postula-se que subjacente a estes eventos é uma mudança no equilíbrio TrxG /PCG em favor de um complexo particular [13].

É surpreendente que, apesar da grande quantidade de dados de expressão genética recém-gerado em tecidos normais ou tumorais, não houve estudos de expressão de alvos de enzimas histona modificando a nível global. Usando representativa, os conjuntos de dados de expressão internamente consistente a partir de uma variedade de tecidos normais e tumorais e a partir de linhas celulares, foram identificados tipos de células e tumores, onde os genes que codificam HDMS e HMTs são expressas de forma proeminente e underexpressed. Estudos anteriores demonstraram a dependência da expressão de determinados genes alvo HDM /HMT sobre o nível de um ou HMT HDM. Aqui analisamos grandes conjuntos de genes epigenetically regulamentados, incluindo um conjunto de alvos diretos de KDM5A, um conjunto de alvos diretos de EZH2 e conjuntos de H3K4 e H3K27 trimethylated genes. Surpreendentemente, a nossa análise revelou que todo o conjunto de genes pode altamente correlacionados em expressão com o nível de expressão do gene da enzima correspondente. Consistente com as actividades de proteínas TrxG PCG e opostas, esta análise revelou anti-correlação na expressão de alvos KDM5A e EZH2 e de genes caracterizadas por modificações de histonas relevantes. Esta identificação estudo permitiu de conjuntos de co-regulados

HDMS

e

HMTs

, compreendendo um

HDM

/

assinatura de expressão HMT

gene. As correlações que observamos em tecidos normais eram diferentes das correlações identificados em células cancerosas. Considerando-se várias alterações nos genes HDM e HMT em células cancerosas, parece que usando esta abordagem poderia produzir novas conexões funcionais entre enzimas modificadoras de histonas, que pode ser útil na concepção de uma terapia do cancro combinação.

Resultados

Correlações na expressão de HDMS, HMTs, suas metas e genes com H3K4 histonas e metilação H3K27

As marcas mais estudados da cromatina ativa e reprimidos estão em histona H3 metilado no K4 e, K27, respectivamente. KDM5A sobrepõe-se significativamente com as marcas H3K4me3 nas regiões em torno da transcrição locais de início, e liga-se ao longo de regiões EZH2 H3K27me3 [14]. Anteriormente mostrou que consistente com a presença da marca na H3K4me3 os genes ocupados por KDM5A em células U937, estas regiões foram altamente transcricionalmente activos em células U937 [5]. Nós também descrito, usando

z

-Score análise, expressão preferencial desse conjunto de metas KDM5A em tecidos humanos [5]. Isto sugeriu que os genes-alvo KDM5A formar um módulo caracterizado por uma maior expressão e presença de H3K4me3. Enquanto é geralmente assumido que as duas características são dependentes da presença de enzimas envolvidas na metilação H3K4, a correlação entre o nível de expressão deste módulo e da enzima nas mesmas células não foi demonstrada.

Dada a expressão diferencial do módulo KDM5A em tecidos específicos, examinamos se

KDM5A

é também diferencialmente expressos nos mesmos tecidos. Com efeito, a análise de

KDM5A

dados de expressão normalizados do compêndio de amostras de tecidos humanos no GeneAtlas (base de dados BioGPS) mostrou que

KDM5A

é altamente expresso em células derivadas de medula óssea e sangue periférico, onde seus genes-alvo são preferencialmente expressos (

z

-Score 1,96) (Figura 1A e B, Tabela S2 e Tabela S3). Por meio do coeficiente de correlação de Pearson (PCC) para descrever a correlação na expressão de módulo KDM5A com o nível de

KDM5A

, descobrimos que a correlação foi muito significativo em todos os tecidos (PCC = 0,65 na Figura 1C e Tabela S4) .

(a) Os absolutos (log

2) valores de expressão de específico do H3K4 HDM KDM5A e HMTs específicos de H3K4 em 73 diferentes tecidos humanos normais (banco de dados BioGPS) são delineadas em um código de cores heatmap, onde o vermelho indica maior expressão de um gene e verde indica menor expressão. Os valores de expressão e anotação da amostra estão apresentados na Tabela S2. Vários genes, incluindo

KDM5A

e

MLL1

, exibir maior expressão em um pequeno conjunto de tipos de células. (B)

Z-Score

valores para a expressão preferencial e subexpressão de genes alvo de KDM5A (células U937), (células ES) EZH2 e genes que exibem H3K4me3 ou H3K27me3 (células MCF-7).

Z-Score

valores são delineadas em um mapa de calor de cor diferente, onde o vermelho significa superexpressão de metas e azul significa subexpressão de metas; cinza indica que não há diferença significativa do valor esperado. (C) o coeficiente de correlação de Pearson (PCC) do nível de expressão

KDM5A

,

EZH2 e de módulos de genes em (B). Expressão do módulo KDM5A e do módulo H3K4me3 se correlaciona com a expressão do gene da

KDM5A

. Surpreendentemente, a expressão de ambos os módulos exibe correlação negativa com a expressão do módulo de EZH2 e módulo H3K27me3. (D) de PCC do perfil de qualquer par de genes de expressão em (A). A alta correlação é exibido entre

KDM5A

e

MLL1

expressão do gene, o que pode explicar a correlação geral do

KDM5A

e seus alvos em (C). valores do PCC são retratados em uma heatmap com código de cores utilizando um padrão escala de 1 bases, onde magenta (+1) mostra maior correlação positiva e verde (-1) mostra maior anti-correlação. Os valores do PCC para (C) e (D) são fornecidos nas Tabelas S4 e S5.

Uma questão interessante é comparar expressão de alvos de uma HDM /HMT com expressão geral de genes com o relevante modificação da histona. Dada a ligação directa de KDM5A para H3K4me3 [2], analisamos a expressão de genes que apresentam H3K4me3 e comparou-a a expressão de alvos KDM5A. Anteriormente mostramos que, se levarmos em nossa análise difusa células U937 linfoma histiocitária ou células U937 diferenciadas em monócitos e macrófagos, apesar de diferentes conjuntos de metas KDM5A, a análise mostra sua expressão preferencial no mesmo conjunto de tecidos [5]. Portanto, em análises subsequentes que deliberadamente utilizados alvos de genes obtidos a partir de diferentes linhas celulares. Continuamos usando conjunto de dados KDM5A a partir de células U937 mas usado dataset H3K4me3 a partir de células MCF-7 de adenocarcinoma de mama [15]. Usando esses conjuntos de dados, descobrimos que tecidos com superexpressão de

KDM5A Comprar e genes alvo KDM5A também exibem expressão preferencial de genes exibindo H3K4me3. A comparação entre os tecidos GeneAtlas mostraram que os genes com H3K4me3 foram expressos preferencialmente nos mesmos tecidos em que os genes-alvo KDM5A foram sobre-expressos (PCC = 0,74), sugerindo que a sobre-expressão de genes alvo KDM5A é devido à metilação H3K4.

como H3K4 HMTs poderia afetar diretamente a expressão de alvos do HDM KDM5A, pedimos se poderia identificar uma HMT H3K4 cujo nível correlacionada com a

KDM5A

nível de expressão, e pode ser responsável por maior expressão de módulo H3K4me3 em GeneAtlas. Observamos expressão relativamente uniforme para o

MLL2

,

MLL3

,

SET1B

e

SET7

através amostras de tecidos diferentes (Figura 1A e na Tabela S2). Em contraste,

MLL1

,

SET1A

,

PRDM9

e

SMYD3

demonstrado padrões altamente específicos de tecido de expressão.

SMYD3

exibido expressão de destaque no sistema nervoso central. Houve maior expressão de

MLL1

em células hematopoiéticas, especialmente em CD4

+ e CD8 + células-T

, exibindo expressão preferencial do módulo H3K4me3. Consistente com estas observações, rato CD4

+ CD8

+ células-T são conhecidas para expressar o

gene MLL1

[16] e metilação H3K4 correlaciona altamente com a ativação do gene em células CD4

+ T células [17]. Usando PCC para descrever a correlação no nível de expressão em pares de genes diferentes, descobrimos que

KDM5A

e

MLL1

exibido alta correlação de expressão do (PCC = 0,58 na Figura 1D e Tabela S5). , Bem como em células do sangue,

MLL1

e

KDM5A

mostram elevados níveis de expressão na glândula pineal, e esta correlacionada com a expressão mais elevada de módulo H3K4me3. A glândula pineal estabelece um ritmo circadiano para o circulante hormônio melatonina. Várias modificações de histona associadas com transcrição activados têm sido mostrados para oscilar na glândula pineal [18].

MLL1

e

KDM5A

pode contribuir para a transcrição diferencial na glândula pineal, que pode ser tão alta como 100 vezes, por meio de oscilação de H3K4me3. Estes dados sugerem que múltiplos H3K4 HMTs exibem padrões altamente específicos de tecido de expressão. Há um padrão consistente de especificidade de tecido da expressão de MLL1 e KDM5A, duas enzimas de modificação de histonas envolvidas na leucemia. Seus níveis pode ser ajuste para cumprir os requisitos em processos mediados pelo H3K4.

O resultado acima era consistente com uma sobreposição significativa entre alvos KDM5A e regiões H3K4me3 em várias linhas de células [14]. Para examinar se o mesmo verdadeiro para os alvos de outras enzimas histona modificando, analisamos a expressão de genes com H3K27me3 a partir do mesmo estudo em células MCF7 e de determinados genes alvo EZH2 em células ES [19]. Mais uma vez, verificou-se alta correlação no nível de expressão de ambos os módulos (Figura 1B e 1C). Unexpectingly, nos mesmos tecidos em que as metas KDM5A foram expressos preferencialmente, os alvos foram significativamente EZH2 underexpressed (PCC = -0,68 na Figura 1C e Tabela S4), que altamente correlacionada com a subexpressão de genes que exibem H3K27 metilação (PCC = -0,82). Os genes alvo foram determinados para EZH2 underexpressed em células derivadas da medula óssea e do sangue periférico (

Z-Score

-1,96) (Figura 1B). Surpreendentemente, em tecidos diferenciados, tais como tumores do cérebro os estados de expressão do gene foram pelo contrário, com a sobre-expressão do módulo de EZH2 e subexpressão do módulo KDM5A. No entanto, o comportamento anti-correlativas entre o nível de expressão de ambos os módulos manteve-se em todos os tecidos. Estes dados indicam a existência de um crosstalk íntima em estabelecer níveis de módulo KDM5A e módulo de EZH2 de expressão. Isto representa uma importante observação sugerindo que a paisagem epigenética pode ser descrito como uma simples combinação de módulos dependentes de expressão HDM /HMT.

HDM Comprar e

HMT

expressão específica de tecido perfis

Dentro de

JmjC

genes, 12 famílias de genes pode ser definida com base na informação filogenética e estrutura de domínio geral [20]. Muitas dessas famílias têm experimentado evolução nascimento e morte, incluindo a duplicação de uma linhagem e perda de outra linhagem. O

KDM5

subfamília, onde os membros de genes diferentes têm funções altamente especializadas, emergiu de eventos de duplicação de genes após a divergência de vertebrados de insetos. Com efeito, diferente

KDM5

genes familiares exibir expressão específica de tecido, que se reflecte não apenas na expressão específica de sexo, mas também na expressão autossómica (Figura 2A). Além disso, alguns tecidos, pode depender menos desmetilases histonas do que outros tecidos, e metilação pode, em alternativa ser removidas por outros mecanismos. Para resolver isso, pedimos se houve tecidos expressando

HMTs

com um nível indetectável ou baixa de

HDMS

. Descobrimos que a próstata foi relativamente deficiente em

HDMS

enquanto mostra relativa mais elevada expressão de

HMTs

(Figura 2A). Um aumento na atividade HMT pode potencialmente levar a hipermetilação histona em pacientes com carcinoma de próstata. Em contraste, a expressão preferencial de

HDMS

se observou no sistema hematopoiético, enquanto

HMTs

foram altamente expressos no fígado. Surpreendentemente, o cérebro foi relativamente deficiente em ambos

HDMS

e

HMTs

. Para saber se o

HDM /HMT

padrão de expressão permanece o mesmo durante a transformação neeoplastic, como primeiro passo, foi realizada análise semelhante de linhas celulares de cancro da GSK conjunto de dados. O padrão de expressão foi drasticamente diferente nas linhas celulares de cancro em comparação com células de tecido normal (Figura 2A e 2B). Enquanto

HDMS

foram geralmente underexpressed na próstata e tecidos do cérebro de indivíduos saudáveis ​​(Figura 2A), HDMS particulares foram encontrados a ser sobre-expressos em células derivadas do cancro da próstata e do cérebro (Figura 2B).

(a) a expressão de

HDM

s e

HMT

s em tecidos humanos normais. Os valores de expressão gênica normalizada (log

2) de 26 HDMS e 11 HMTs são apresentados por onze tecidos (banco de dados BioGPS). (B) A expressão de

HDM

s e

HMT

s em linhas celulares de cancro. Gene-normalizado (log

2) valores de expressão foram gerados por onze linhas de células de GSK conjunto de dados. O nível de expressão de cada gene foi descrito em termos de expressão preferencial e subexpressão, que mostraram relativa mais elevada expressão de múltiplos

HDM

e

HMT

genes em células de cancro, em comparação com as células normais.

mudanças de expressão de genes específicos do tipo de câncer em HDMS /HMTs e seus alvos

com base na análise acima, temos a hipótese de que a regulação coordenada subjacente interações funcionais entre cooperando e opondo-se actividades HDM e HMT é fundamental para tumores, bem como para o tecido normal, mas que, em tumores que detecta correlações distintos na expressão do gene. Para testar esta hipótese, utilizou-se o conjunto de dados GSK, a maior coleção de dados de expressão gênica disponíveis para linhas celulares de cancro. Este conjunto de 264 amostras inclui principalmente hematopoiéticas e linhas celulares derivadas de cancro do pulmão, e números variados de linhas celulares de 16 outros tecidos (Tabela S6). Foi realizada agrupamento hierárquico não supervisionado de amostras, a fim de identificar um

HDM

assinatura de expressão gênica em câncer. Esta análise revelou três grandes agregados (Figura 3A). Surpreendentemente, quando as linhas de células foram dispostos de acordo com

HMT

expressão, que mostrou um agrupamento semelhante (dados não mostrados), sugerindo que a expressão de

HDMS

e

HMTs é

interdependente. Descobrimos que as amostras dentro de cada cluster originado de cânceres específicos; as linhas celulares de cancro de pulmão foram encontrados em todos os três grupos principais, mas foram restritas a subgrupos. A principal cluster 1 (na área de box vermelho) mostrou relativamente alta expressão e linhas de células hematopoiéticas compõem. Cluster 2 (na área de box azul) foi formado por pele, pâncreas e células ósseas linhas, que mostraram relativamente baixa expressão. Cluster 3 (na área de yellow box) mostraram expressão intermediária, com mama, cólon e linhas celulares de cancro nervoso central sistema que formam este grupo.

(A) de agrupamento hierárquico não supervisionado de 264 linhas celulares de cancro diferentes de tipos de tecido 18 (banco de dados GSK) para a expressão de

HDM

s (painel esquerdo) mostra três grupos principais.

2 a expressão do gene normalizada Log é representado por um mapa de calor com código de cores. O vermelho indica maior expressão relativa e verde indica expressão relativa inferior da média do gene de todas as linhas celulares. As colunas representam genes e linhas representam amostras. A expressão normalizada de diferentes

HMT

s é apresentado no painel da direita. A legenda e escala são como na Figura 2. (B) PCC do nível de

KDM5A

,

EZH2 Comprar e de gene módulos em (C) em conjunto 1. Os valores do PCC são retratados expressão como na Figura 1. (C) Enriquecimento análise, utilizando

Z-Score

estatísticas, de o nível de expressão módulos de genes apresentados como na Figura 1 (B). A lista completa de

Z-Score

valores para cada amostra e gene são fornecidos na Tabela S7. Neste conjunto de dados, as amostras de um mesmo tipo de tumor agrupados na base quer HDMS, HMTs ou a sua expressão do gene alvo.

Diversas linhas de evidência apoiar a precisão da revelaram

HDM /HMT

gene assinaturas de expressão. Consistente com a desregulamentação dos KDM5A na leucemia [4], este gene foi predominantemente expressa em cluster 1, eo

KDM5A

superexpressão visto em linhas celulares de cancro do pulmão pode ser devido ao seu carácter CD133-positivos [21]. A expressão do

KDM5A

homólogo

PLU1 /KDM5B

foi, em contrapartida, muito diferente da expressão

KDM5A

.

KDM5B

estava ausente do cluster 1 e foi muito altamente expresso em linhas celulares de carcinoma de mama em conjunto 3. Estudos anteriores mostraram

KDM5B

superexpressão em linhas de células de carcinoma da mama e cancro da mama avançados [22]. Consistente com a regulação positiva de EZH2 em cancros agressivos [23], o agrupamento revelou alta expressão de

EZH2

no cluster 1, que continha amostras de cancros do sangue e do pulmão altamente agressivos.

Porque HDM e HMT exibida assinatura de expressão de genes específica para o cancro, foi perguntado se correlações na sua expressão do gene alvo ou na expressão de genes marcados com a metilação das histonas são perdidos em amostras de cancro. Adquirimos dados de expressão para as metas KDM5A e metas EZH2 do conjunto de dados GSK e aplicado

z

-Score análise para estudar o significado de sua combinado downregulation cima ou em diferentes amostras de linhas celulares de cancro. Descobrimos que semelhante a células normais, alvos EZH2 são fortemente inclinado para expressão semelhante com o módulo H3K27me3 (PCC = 0,86), enquanto que o módulo KDM5A exibido um comportamento anti-correlativa para a expressão do módulo de EZH2 (PCC = -0,67) e módulo H3K27me3 ( PCC = -0,73) (Figura 3B). As amostras com os mais altos

Z-Score

valores para módulo KDM5A e com os mais baixos

Z-Score

valores para módulo de EZH2 foram encontrados em amostras de leucemia de cluster 1 (Figura 3A e Tabela S7), que foi consistente com a elevada expressão destes módulos de tipos de células no sangue normal (Figura 1B). No entanto, em contraste com tecidos normais, não havia nenhuma tendência para o módulo H3K4me3 a ser sobre-expressa nas mesmas amostras de cancro como o módulo KDM5A (PCC = 0,07) (Figura 3B, 3C e Tabela S8). Mesmo as diferenças mais marcantes foram exibidos no cluster 2, onde a maioria dos

HDMS

e

HMTs

foram expressos inferior. No grupo 2, foram encontradas correlações significativas na expressão de qualquer um dos quatro módulos (Figura 3C). Portanto, específico do cancro

HDM

/

HMT

assinatura expressão do gene é provável que ditam mudanças globais na metilação da histona que afetam a expressão do gene alvo.

Como as amostras GSK do mesmo tipos de tumores agrupados com base em ambos os

HDMS

ou

HMTs

expressão do gene, pedimos se poderia revelar casos de

HDM

e /ou

HMT

co-regulação no câncer humano. Calculamos associações de pares entre

HDMS

e

HMTs

(Tabela S9), permitindo a identificação e visualização de “enriquecimento” de pares ligados (Figura 4). Temos demonstrado uma alta correlação entre

KDM5A

e

MLL1

expressão do gene, o que pode explicar a correlação geral na expressão de

KDM5A

e seus alvos (Figura 1) . No entanto, nas células cancerosas não fomos capazes de detectar correlação entre a

KDM5A

e

MLL1

expressão, mesmo quando apenas linhas de células hematopoiéticas foram considerados (PCC = -0,03). Os valores mais altos do PCC, incluindo o anti-correlação entre a

PKDM10B

e

MLL1

(PCC = -0,62), e correlação no

KDM5B Restaurant –

ASH1

(PCC = 0,82) e

KDM2A Restaurant –

MLL1

(PCC = 0,74) pares, foram revelados em linhas celulares de cancro do cólon. Encontramos uma correlação negativa do

EZH2

e

MLL1

expressão (PCC = -0,56) e no câncer de cólon e correlação positiva de

EZH2

e

KDM1A

expressão (PCC = 0,65) no cancro do pulmão, o que sugere a cooperação entre H3K27 metilação e H3K4 desmetilação. Em muitos casos, as associações reveladas foram agrupados por famílias de proteínas. Por exemplo, a expressão de

PKDM10A

,

-B

e

-C

exibido uma correlação específica por câncer de pulmão entre si e com outros

HDM

s e

HMT

s. Por conseguinte, a nova

HDM /HMT

assinatura de expressão do gene pode explicar a falta de correlação entre o módulo e o módulo KDM5A H3K4 no cancro (Figura 3B) em comparação com o tecido normal (Figura 1C). O coordenadamente regulada

HMT

s e

HDM

s pode fornecer a funcionalidade no ainda a ser identificados processos biológicos altamente específicos,,. Quando combinado com o poder de agrupamento hierárquico não supervisionado, a análise PCC pode revelar muitos outros pares correlacionados.

Os valores do PCC de perfil de expressão de qualquer par de genes em linhas hematopoiéticas, pulmão e cólon células são retratados em uma heatmap codificados por cores . A legenda e escala são como na Figura 1.

A expressão de HDMS e HMTs em tumores humanos primários

Após esta primeira avaliação dos padrões de expressão em várias neoplasias, utilizando os dados da linha de células de câncer, nós próxima pesquisados ​​níveis de transcrição em centenas de amostras de tecido de câncer. Para estes fins, foi utilizada análise de RT-qPCR, que é um método melhor para a quantificação da expressão de genes do que os estudos de microarray. Enquanto

KDM5A

e

KDM5B Quais são um par altamente homólogo de genes, seus padrões de expressão em diferentes linhas celulares variada (Figura 3A). análise de qPCR para

KDM5A

e

KDM5B

níveis sobre uma matriz de cDNA contendo 337 amostras em 17 tipos de tecidos mostraram que o

KDM5A

nível estava alto no testículo e pobre em linfóide malignidades (Figura 5A, Figura S1 e Tabela S10). Em contraste, o

KDM5B

nível estava alto no tecido mamário, glândulas supra-renais e colo do útero (Figura 5A). Consistente com

KDM5B

superexpressão em tumores malignos da mama [22], um grande aumento no

KDM5B

nível foi observada em amostras de cDNA de adenocarcinomas mamários ductal primária (Tabela S10).

KDM5B

expressão também se correlacionou com estágios do tumor do pulmão, aumentando em estágios II B, III e IV. Na Figura 1C, que mostraram que a expressão do módulo KDM5A é preditiva de um nível de

KDM5A

expressão, que é perdido no cancro (Figura 3B).