Abstract

O câncer de próstata (PCA) é uma característica heterogênea para o qual vários loci de susceptibilidade têm sido implicados por estudos de ligação e de associação do genoma. A região genómica 13q14 é frequentemente suprimida em tecidos de tumor de pacientes com CaP, tanto esporádica e familiar e é consequentemente reconhecido como um possível local de gene (s) supressor de tumor. As deleções da região têm sido encontrados em muitos outros cancros. Recentemente, nós mostramos que os portadores homozigotos para a variante T442C do

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gene (factor-like proteína supressora de tumor 1 ou ADP-ribosilação

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, localizado no 13q14) estão associados com um aumento risco tanto para desmarcada e familiar CaP. Além disso, o T442C variante foi observada em maior frequência entre amostras de tecido maligno, linhas de células APC e xenotransplantes, apoiando o seu papel na CaP tumorigénese. Neste estudo, 84 casos APC e 15 controlos foram analisados ​​para

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estado expressão no ARN derivado de sangue. A (p = 0,0037) diminuição estatisticamente significativa de

foi detectada expressão ARLTS1

em casos APC. Regulamento do

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expressão foi analisada com eQTL (expressão de características quantitativas loci) métodos. Ao todo catorze significativa

cis

-eQTLs afetando o

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nível de expressão foram encontrados. Além disso, interações epistáticas de

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variantes genômicas com genes envolvidos nos processos do sistema imunológico foram previstos com o programa MDR. Em conclusão, este estudo confirma ainda mais o papel da

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como um gene supressor de tumor e revela que a expressão é regulada através de variantes localizadas em regiões reguladoras

Citation:. Siltanen S, Fischer D, Rantapero T, V Laitinen, Mpindi JP, Kallioniemi S, et al. (2013)

ARLTS1 Comprar e Prostate Cancer Risk – Análise de Expressão e Regulação. PLoS ONE 8 (8): e72040. doi: 10.1371 /journal.pone.0072040

editor: Amanda Ewart Toland, Ohio State University Medical Center, Estados Unidos da América

Recebido: 04 de abril de 2013; Aceito: 03 de julho de 2013; Publicação: 05 de agosto de 2013

Direitos de autor: © 2013 Siltanen 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 trabalho foi apoiado pelo Programa de Tampere de Pós-graduação em Biomedicina e salário Biotecnologia e subsídio da Fundação Orion-Farmos Research para SS e pela Juselius Fundação Sigrid, a Academia da Finlândia (251074), o Organizações Cancer finlandês, eo financiamento da investigação competitiva do Hospital Pirkanmaa District (9N069) concede a JS 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 câncer de próstata (PCA) é uma característica heterogênea, e é a neoplasia maligna mais comum entre os homens nos países ocidentais, incluindo a Finlândia. É uma doença multifatorial e os fatores de risco definitivos incluem a idade, origem étnica e história familiar. Na Finlândia, a incidência de PCA é de 89,4 /100.000, e em 2010, 4697 casos de cancro da próstata foram diagnosticados nova (https://www.cancer.fi/syoparekisteri/en/). Apesar de extensa pesquisa durante a última década, os fatores de risco etiológicos e genes que causam susceptibilidade genética permanecem largamente desconhecidos. Esta falta de conhecimento tem dificultado a prevenção do cancro eficaz e desenvolvimento de melhores tratamentos.

As mutações nos genes de predisposição CaP de alta penetrância conhecidos explicam apenas uma pequena fração dos casos APC. Um modelo poligênico para agregação familiar de câncer foi proposta onde vários alelos de baixa penetrância pode ter um efeito multiplicador e /ou modificar. Um gene candidato baixo penetrante é

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(

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), fator de ribosilação de ADP como uma proteína supressora de tumor, um gene supressor tumoral putativo no cromossoma 13q14, o que tem sido demonstrado que a função em muitos cancros humanos [1] – [5].

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é um membro da família do factor de ADP-ribosilação que desempenha um papel na sinalização apoptótica. A mesma área cromossômica em 13q tem sido indicado em um estudo de ligação do genoma multi-center em famílias com pelo menos cinco membros afetados [6]. Num outro estudo recente, a região adjacente imediato 13q13 mostrou uma ligação sugestiva de APC, com uma Hlod 1,9 [7]. Além disso, o locus 13q14 está entre as regiões mais frequentemente excluídos cromossômicas em tecidos tumorais somáticas em ambos os cancros da próstata não selecionados e hereditários [8], [9], sugerindo que

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poderia ser um alvo para ambos germinal e mutações somáticas. Nós relatado anteriormente uma associação significativa de

Portadores ARLTS1

T442C (rs3803185) homozigotos com PCA [10]. Este genótipo risco também esteve associado com a diminuição da

expressão ARLTS1

nas amostras de linhas celulares linfoblastóides de pacientes APC, e

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co-expressão assinaturas de mineração de dados revelou que

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expressão foi fortemente associada com os processos do sistema imunológico. Esses processos são de interesse porque uma ligação entre inflamação crônica e progressão CaP tem sido repetidamente proposto, e vários genes que actuam em vias inflamatórias têm sido associados a CaP susceptibilidade [11] – [13].

doenças complexas, tais como o cancro, são causadas por uma combinação de múltiplas interações genéticas e fatores ambientais, que são difíceis de detectar e conectar-se a outro. Para determinar verdadeiras associações causais utilizando métodos estatísticos e informações fenótipo, é aconselhável para organizar marcadores individuais em grupos de acordo com critérios biológicos significativos, tais como a inflamação. Ao compor conjuntos de variantes, é possível reduzir o número de hipóteses de ser testado, o que permite que a associação entre uma característica e um fenótipo genómico a ser mais facilmente detectado.

Epistasia no nível genótipo é definida como a interacção entre vários genes ou loci, e este efeito genético conjunta pode ser o fator por trás de “falta herdabilidade”, um fenômeno ligado à porção inexplicável de suscetibilidade ao câncer hereditário, que é observado em CaP. Os loci de características quantitativas a expressão de todo o genoma, eQTL, a análise é um método para o estudo de epistasia em características complexas que é capaz de detectar associações entre os dados genotípicos e expressão. A análise eQTL é uma abordagem amplamente utilizada para obter insights sobre o papel dos polimorfismos de nucleotídeo único (SNPs) que afeta os níveis de transcrição.

Neste estudo, nós investigamos os mecanismos por trás da associação observada previamente de

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e PCA, concentrando-se na busca de interações gene /expressão que dispõem os pacientes a APC, incluindo interações envolvendo o

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gene. Para investigar mais os

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diferenças de expressão visto anteriormente em amostras de tumor, o câncer de próstata e linhas celulares linfoblastóides [10], foi realizada a análise eQTL funcional a partir de sangue total derivado RNA total de pacientes APC. O

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co-expressão relatado anteriormente com os processos do sistema imunológico [10] foi testada por análise de MDR. Para nosso conhecimento, este é o primeiro estudo relatando os resultados de

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interagindo variantes e eQTLs câncer de próstata na região 13q14.

Materiais e Métodos

População do estudo

Todas as amostras eram de origem finlandesa. A identificação e recolha das famílias HPC finlandeses foi descrito em outro lugar [14]. As amostras familiares analisados ​​neste estudo tiveram pelo menos duas afetados parentes de primeiro ou segundo grau. No total, 102 casos de câncer de próstata e 33 membros da família saudáveis ​​do sexo masculino pertencentes a 31 famílias foram inicialmente levados para a população em estudo. As características clínicas dos pacientes familiares utilizados na sequenciação de ARN (n = 84) são referidos na Tabela 1. A média de idade no momento do diagnóstico foi de 63,0 y.

As informações do paciente e amostras foram obtidas com total informado por escrito consentimento. O estudo foi realizado sob as permissões adequadas de investigação dos Comitês de Ética do Hospital Universitário de Tampere, na Finlândia, bem como o Ministério dos Assuntos Sociais e da Saúde na Finlândia.

Genome-wide SNP Genotyping

genotipagem SNP do genoma foi realizada utilizando o microarray HumanOmniExpress BeadChip (Illumina, Inc., San Diego, CA, EUA) pelo Centro de Tecnologia, Instituto de Medicina Molecular Finlândia (FIMM), Universidade de Helsínquia. Esta matriz cobre mais de 700.000 marcadores com um espaçamento médio de 4 kb em todo o genoma.

DNA Sequencing

O

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estatuto variante dos pacientes CaP usado em Illumina genotipagem foi analisada por sequenciação directa. A sequenciação foi realizada num analisador Applied Biosystems 3130XL genética (Life Technologies Corporation, Carlsbad, CA, EUA) de acordo com as instruções do fabricante. Iniciadores e condições de PCR utilizados na triagem de mutação estão disponíveis mediante solicitação.

Extração de RNA e sequenciamento

O RNA total foi extraído de 84 casos APC e 15 parentes do sexo masculino saudáveis. Todos os indivíduos pertenciam às 31 famílias HPC finlandeses mencionados acima. O ARN total foi purificado a partir do sangue total coletado em tubos de ARN PAXgene® Sangue (PreAnalytiX GmbH, Suíça /Qiagen /BD) usando o Magmax ™ para tubos de sangue kit de isolamento de ARN estabilizada (Ambion® /Life Technologies, Carlsbad, CA, EUA) e o PAXgene sangue miRNA Kit (PreAnalytiX GmbH, Switzerland /Qiagen /BD). A qualidade RNA foi avaliada usando o Agilent 2100 Bioanalyzer eo Kit Nano Agilent RNA 6000 (Agilent Technologies, Santa Clara, CA, EUA).

preparação Biblioteca, enriquecimento alvo e massivamente paralelo de sequenciamento-end emparelhado de transcritos expressos foi realizado por Beijing Genomics Institute (BGI Hong Kong Co., Ltd., Tai Po, Hong Kong), utilizando tecnologia de Illumina HiSeq2000 (Illumina Inc., San Diego, CA, EUA).

análise eQTL

Para obter o

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valores de expressão, em primeiro lugar, as leituras de sequenciamento de RNA foram alinhadas com tophat2 usando hg19 como o genoma de referência [15]. A contagem de leitura em bruto para

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foi calculada utilizando HTseq, e ler as contagens foram transformados em valores de expressão normalizados utilizando DESeq (www-huber.embl.de/users/anders/HTSeq/, [16]). O modelo de regressão linear implementado em Plink foi utilizado para detectar variantes específicas transcrição. Associações em

cis

foram delineados por uma janela 1 Mb a montante ou a jusante das

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SNP rs9526582, como a maioria da

cis

-eQTLs estão localizados dentro ou perto de o gene de interesse [17]. Além disso, foi aplicado um novo método baseado em índices probabilísticos para testar eQTL. O novo método é um teste não-paramétrico direcional (similar ao bem conhecido teste de Jonckheere-Terpstra), implementado em nossos GeneticTools R-Pacote que está disponível no Comprehensive R Archive Network (http: //cran.r-project. org /package = GeneticTools), e uma descrição do pacote está em desenvolvimento (dados não publicados). Os valores P foram calculados por meio de testes de permutação e foram ajustados para testes múltiplos, aplicando a correcção Benjamini-Hochberg. Também foi calculado para cada tamanho α teste em [0,0.1] a razão entre a quantidade de rejeições de ensaio esperados e a quantidade de rejeições observados. O α para o qual a razão entre estes dois valores foi máxima, nós também escolheu como um tamanho de teste ideal.

A expressão gênica dataset

Todos os dados de expressão gênica por microarrays sobre linhas de células (n = 1.445) incluídos nestas análises estão disponíveis ao público através da Expressão gênica Omnibus (GEO) (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/, números de acesso; GSE36133, GSE7127, GSE8332, GSE10843, GSE10890, GSE12777, GSE15455, GSE18773, GSE20126, GSE21654 e GSE24795) e Linha Cancer Cell GSK Genomic Profiling de dados (https://cabig.nci.nih.gov/tools/caArray_GSKdata) (2008) [18] (GlaxoSmithKline). A maior parte dos dados de expressão gênica foi adquirida a partir da linha celular do cancro da Encyclopedia (LECC) (GSE36133) [19]. Utilizou-se amostras a partir da plataforma de microarray Affymetrix mais recente e amplamente citado, HGU133_plus 2.0, para realizar essas análises.

dados Normalização expressão gênica

normalização de dados de expressão gênica foi realizada a partir dos arquivos CEL matérias usando o Aroma Affymetrix (versão 1.3.0) pacote de R (https://www.aroma-project.org) com base em arquivos CDF personalizados (versão 16) encontrados na https://brainarray.mbni.med.umich.edu [20 ]. Nós processados ​​expressão para 19.003 genes distintos. Todos os cálculos foram realizados no ambiente estatístico R, empregando a suíte BioConductor de pacotes.

análise do

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.

O método de análise de co-expressão foi descrita Co-expressão anteriormente [10]. Os dados de linhas celulares Meta (n = 1.445), originados de mais de 48 peças anatômicas humanas. Um valor de correlação 0,30 e um valor de p 0,05 foram utilizados como determinantes para uma associação estatisticamente significativa. Realizamos várias correções de teste usando métodos Benjamini Hochberg e Bonferroni. Decidimos usar o método Benjamini Hochberg (BH) para a seleção de genes significativamente co-expressas porque era moderadamente rigorosa a chamar uma correlação par de genes de um falso positivo.

In silico

previsão funcionalidade

RegulomeDB (https://regulome.stanford.edu/) e HaploReg (https://www.broadinstitute.org/mammals/haploreg/haploreg.php) [21], [22] bases de dados foram usadas para melhor elucidar o papel de eQTLs na regulação de genes. RegulomeDB permite que as características do DNA e elementos reguladores de regiões não codificantes a ser avaliado, e HaploReg é uma ferramenta para o desenvolvimento de hipóteses mecanicistas do impacto da regulamentação candidatos variantes não-codificantes em fenótipos clínicos e variação normal.

análise MDR

a redução multifatorial dimensionalidade programa (MDR) está disponível ao público na Internet (www.epistasis.org). Usamos versão 2.0_beta_8.4 para examinar as interações gene-gene. MDR detecta interações em tamanhos relativamente pequenos de amostra. MDR é um não-paramétrico, o algoritmo de indução construtiva abordagem de mineração de dados livre de modelo que transforma os dados de alta-dimensional em variáveis ​​unidimensionais, reunindo genótipos a grupos de alto e baixo risco com base na relação de casos para controles que têm o genótipo em questão [23]. MDR selecciona um modelo genético (um, dois, três ou quatro fases lócus) que prediz com mais sucesso o estado ou fenótipo da doença, por exemplo, cancro. Os dados são, em seguida, dividido em dez partes iguais, para executar uma validação cruzada 10 vezes. O modelo cria um conjunto de treinamento (9/10 dos dados) e conjunto de testes (1/10 de dados) para avaliar a capacidade de previsão. O procedimento repete este protocolo dez vezes e calcula a consistência de validação cruzada (CVC). CVC representa o número de vezes que determinado modelo é escolhido como o melhor um daqueles dez intervalos. A partir da seção de resultados MDR, testando a precisão equilibrada (TBA) mostra quantas instâncias são corretamente classificados. O

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genótipos de 102 casos APC e 33 controles foram combinados com os dados GWAS de 700.000 SNPs.

Seleção de genes e SNPs para MDR

Os genes funcionando em imunológico processos do sistema e caminhos de inflamação foram selecionados de uma coleção abrangente publicado anteriormente feita por Loza MJ et al. [24] porque MDR não é capaz de executar conjuntos de dados de milhares de SNPs dentro de prazos razoáveis. Em suma, os SNPs seleccionados incluídos aqueles que estão envolvidos na apoptose, a sinalização de citocina, a sinalização do receptor de tipo Toll, a sinalização de leucócitos, do complemento, a adesão e a sinalização de células assassinas naturais. Nós também correu MDR com um subconjunto de genes recolhidas a partir de nosso (via por exemplo, doze genes dentro de receptor de células B [BCR] sinalização) anterior

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estudos co-expressão. A quantidade total de SNPs foi 12.011, dos quais 4.764 foram encontrados em nossos dados Illumina Humano OmniExpress GWAS.

Resultados

expressão do RNA

O

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RNA Os níveis de expressão foram analisados ​​a partir de RNA total de 84 casos APC e 15 controles. Uma diminuição significativa do

foi detectado ARLTS1

nível de expressão em casos PCA (p = 0,0037, Fig. 1). Isto está em concordância com os resultados anteriores a partir de linha de células, a hiperplasia prostática benigna (BPH) e dados de expressão de ARN de espécime de tumor [10].

Relativa

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expressão de ARN foi determinada por análise de sequenciação de ARN . As colunas representam meios de indivíduos; barras representam SD.

eQTL análise

Para identificar possíveis

cis

actuando variantes genéticas associadas a

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níveis de transcrição, foi realizada uma análise eQTL dentro de uma área especial da região 13q14. Por um modelo de regressão linear (Plink), fomos capazes de detectar 5 eSNPs que afetam

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expressão (Tabela 2). Quando a janela de cálculo foi diminuída de 1 MB a 200 kb, apenas um SNP, rs7997377, permaneceu. Com o teste direccional realizada pela ferramenta de análise R-Package, 11 eSNPs estatisticamente significativas foram encontradas (Tabela 2), e dois estavam em concordância com as Plink lineares resultados do modelo de regressão. Para ambos os procedimentos de teste de um tamanho de teste de 0,01 foi escolhido. Os eSNPs encontrados pelo teste direccional estavam localizados principalmente nas regiões não codificantes (Tabela 2). As localizações genômicas dos eSNPs encontradas na região 13q14 são visualizados na Figura 2. Ao todo, 468 variantes genômicas dentro da região de 1 Mb provenientes de

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rs9526582 SNP foram testadas por um modelo de regressão linear e teste direcional.

Os símbolos de genes são os seguintes:

CYSLTR2

(cisteinil de receptores de leucotrienos 2),

FNCD3A

(fibronectina tipo III de domínio contendo 3A),

MLNR

( receptor da motilina),

CDADC1

(citidina e de domínio deaminase dCMP contendo 1),

CAB39L

(proteína de ligação de cálcio 39-like),

SETDB2

(domínio SET, bifurcada 2 /

CLLD8

),

PHF11

(proteína dedo PHD 11 /NY-REN-34 antigénio),

RCBTB1

(regulador de condensação cromossomo [RCC1] e BTB [POZ ] domínio que contém proteína de 1 /

CLLD7

),

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(/

ARL11

, ADP-ribosilação fator-like 11),

EBPL

(emopamil A ligação às proteínas-like),

KPNA3

(carioferina alpha 3, alfa importin 4),

SPRYD7

(domínio SPRY contendo 7

/C13orf1

, quadro cromossomo leitura aberta 1) ,

MIR3613

(microRNA 3613),

TRIM13

(motivo tripartite contendo 13),

KCNRG

(regulador de canal de potássio),

MIR-15A Comprar e

MIR16-1

(genes microRNA 15a e 16-1) e

dLEU2

(suprimido em leucemia linfocítica 2).

Após o ajuste para múltiplos testes, um FDR de 39% no modelo linear e cerca de 32% no teste direccional tem de ser aceite para manter os resultados do teste significativas a partir dos valores de p marginais. Para um nível mais comum FDR de 10% de um eSNP significativa a partir do teste direccional permaneceu significativa (rs9568354). Quando consideramos a relação entre o esperado e observado testes significativos, uma proporção máxima para α = 0,011 no teste direccional foi identificado. Para que α aproximadamente 2,5 vezes os resultados dos testes mais significativos apareceu do que o esperado. Por isso, apresentamos também os p-valores não corrigidos acima mencionados para um nível de significância de 0,01. Com modelo de regressão linear, a quantidade de testes significativos observados combinava com a quantidade de rejeições de teste esperados sob a hipótese nula.

A associação dos genótipos eSNP com o

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nível de expressão foi calculada. A correlação estatisticamente significativa foi naturalmente observada entre todos os 14 SNPs e

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transcrição níveis. O genótipo eSNP –

ARLTS1 Terrenos caixa de associação de expressão estão representados na Figura 3.

A, rs2075610; B, rs7997737; C, rs1543513; D, rs9568232; E, rs9568354; F, rs1886014; L, rs7337547; H, rs7995192; I, rs9562905; J, rs2580189; K, rs2532975; G, rs1262781; M, rs1262774 e N, rs17074618.

A funcionalidade e possível efeito de regulação da transcrição dos 14 eSNPs dentro de genes encontrados por eQTL foi avaliada utilizando ENCODE-dados nos bancos de dados RegulomeDB e HaploReg. No total, nove dos quatorze eQTLs são relatados em RegulomeDB. Os achados na linha de células linfoblastóides GM12878 são enfatizados a seguir, porque esta linha de células se assemelha ao tipo de tecido a partir do qual os dados RNA sequenciamento foi recuperado.

A evidência mais substancial para a regulação da

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foi encontrado para rs2532975 SNP. Seu papel regulador é suportado pela sua localização em uma região ativa regulamentar. De acordo com os dados do chip-Seq a partir da linha celular GM12878, rs2532975 reside em um sítio de ligação BATF (factor de transcrição básica de fecho de leucina). Além disso, com materiais de matriz de peso posição (PWM) correspondente, um (ciclo-quinase serina células /treonina-proteína) CDC5 motivo de ligação foi identificado que se estende da posição genómica da presente variante. Além disso, um dedo de leucemia promielocítica zinco (PLZF) motivo é relatado em HaploReg. Conforme relatado por HaploReg, eficiência de ligação CDC5 diminui, enquanto aumenta a ligação PLZF. Além disso, o estado de cromatina na região rs2532975 circundantes pode adotar características potenciadoras fracos. Esta previsão é reforçada pela presença de duas marcas de histonas nesta região, H3k4me1 e H3k4me2, identificado nas células GM12878.

Outro candidato possível para

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regulação é rs9562905. Num estudo Chip-Seq, um local de ligação POLA2 foi identificado numa linha de células estaminais embrionárias humanas, células estaminais embrionárias humanas H1, no rs9562905 região circundante. HaploReg prevê características intensificadoras activas na cromatina circundante rs9562905 nas células linfoblastóides GM12878, semelhante à rs2532975. Esta interpretação é apoiada pela presença de duas marcas de histonas potenciador associado, H3k4me1 e H3k4me2. Além disso, um estudo FAIRE-sequenciação conduzido para as células GM12878 também implica que esta região está em um estado de cromatina aberta e é, portanto, provável que tenha actividade de regulação.

Os rs1543513 variantes, rs7997737 e rs9568354 compartilhar semelhante cromatina estrutural características nas células GM12878. De acordo com HaploReg, a cromatina associados estaduais com a região fracamente transcritas. Esta previsão é confirmada pelo alongamento da marca de histona H3k36me3 nas regiões circundantes do rs1543513 variantes, rs7997737 e rs9568354. De acordo com RegulomeDB, rs1543513 está localizado dentro dos motivos Irx3 e Irx6. No entanto, em HaploReg, a presença destes motivos é não relatada. Da mesma forma, o fator de transcrição motivo do AIRE (regulador auto-imune) ligação é relatado para rs1262781 em RegulomeDB mas não em HaploReg. A MZF1 (dedo de zinco mielóide 1) rs7997737 torno motivo é relatada em dois bancos de dados. HaploReg relata uma diferença de pontuação LOD negativo para rs7997737, que pode ser interpretado como a eficiência de ligação reduzido de MZF. Em comparação com as três variantes mencionadas acima, as ações rs9568232 características semelhantes quanto ao seu estado de cromatina. De acordo com HaploReg, este estado da cromatina está relacionada com a transcrição alongado.

O variantes rs2075610 e rs1262774 estão localizados no interior de regiões muito provavelmente sob o controlo de regulação epigenética por as proteínas Polycomb-grupo nas células GM12878. Além disso, estudos DNase-Seq realizados por várias linhas celulares indicam um estado torno rs2075610 cromatina aberta. No entanto, duas marcas de histonas da cromatina estado reprimida, H3k27me3 e H3k9me3, também foram identificados. rs1262774 variantes não é relatado na RegulomeDB.

As variantes restantes estão localizados em regiões de heterocromatina, de acordo com HaploReg. Para rs7995192, rs2580189 e rs1262781, esta previsão é ainda confirmada pela presença de H3k27me3. Além disso, outra marca histona estado associado repressivo, ou seja, H3k9me3, está presente nas regiões rs7995192 e rs2580189. Embora não haja evidência de cromatina estado reprimida, RegulomeDB relata que motivos de ligação do factor de transcrição que, de fato, abrangem as posições genômicas de rs2580189 e rs1262781.

Dois motivos para XBP-1 (ligação X-box proteína 1) e ATF6 (fator ativador de transcrição 6) abrangem a região de rs1262781, de acordo com RegulomeDB. HaploReg confirma a presença de XBP-1 e motivos ATF6 e um motivo adicional para SOX-17 (SRY [sexo região determinante Y] casa 17). HaploReg relata a eficiência de ligação previstas mais baixos para XBP-1 e ATF6 e um ligeiro aumento da eficiência de ligação para SOX-17.

RegulomeDB relata um (proteína dedo de zinco 143) ZNF143 motivo na região circundante rs2580189 SNP. No entanto, HaploReg não relata a presença deste motivo. Tomados em conjunto, os resultados obtidos a partir RegulomeDB e HaploReg indicam que o

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eQTLs estão localizadas em áreas reguladoras da região 13q14.

Co-expressão análise

O mRNA GeneSapiens os dados do banco de dados de expressão, incluindo

expressão ARLTS1

, a partir de 1445 linhas celulares (subtipos 48 de câncer) e tumores de câncer de próstata estava disponível para estudos de interacção. No total, 1.381 genes com valor de correlação 0,30 e valor de p 0,05 foi encontrado para ser correlacionando-se positivamente com o

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gene. Usando DAVID GO agrupamento funcional, (https://david.abcc.ncifcrf.gov/tools.jsp) [25], [26] uma associação forte com processos de proteína núcleo e de dedos de zinco foi ilustrado quando todos os genes correlacionando-se positivamente com

expressão ARLTS1

(n = 36) na linha de células de coorte CaP foram tidas em conta (com um valor mais severo correlação 0,50). O conjunto dos processos nucleares (núcleo, organelos intracelulares, e transcrição de ligação a DNA) foi enriquecida quando os dados de linhas de células de ACP foi estudada. A pontuação de enriquecimento foi 13,49 com um valor-p 1.1E-32. A pontuação foi ajustado Benjamin 5.1e-30, e o conjunto de proteínas de ligação de dedos de zinco revelou um valor de p de 9.0e-22. O mesmo fenómeno foi observado dentro de toda a dados de linhas de células (meta) coorte com genes que mostram um valor de correlação 0,30.

ARLTS1

genes de co-expressão com o valor de correlação ( 0,50) a partir dos dados da linha de células revelaram uma meta categoria de processos de activação do sistema imunológico (células T /B, leucócitos /diferenciação de linfócitos e de activação), com uma pontuação de enriquecimento de 2,94 (valor-p 5.57E-7, ajustado Benjamin marcar 2,9E-5).

ARLTS1

dados de genes negativamente correlacionados com co-expressão

ARLTS1

identificou uma forte ontologia gene de genes de proteínas de glicoproteínas de membrana de plasma e em linhas celulares de PCA (n = 2722, valor de correlação -0,50, 52,13 enriquecimento marcar, 3,4E-72 e 38,35, P-valor 7.9E-32 p-valor , respectivamente). Dentro dos genes correlacionados negativamente, um conjunto de domínio de imunoglobulina contendo proteínas abrigava uma pontuação enriquecimento de 12,23 com um valor p de 5.4e-24. O termo “actividade de citocina” GO revelou uma pontuação enriquecimento de 10,43 com um p-valor de 6,5E-10 dentro de genes correlacionados negativamente. Além do resultado de

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negativamente correlacionar genes, nós também identificou grupos de receptores acoplados à proteína G e sinalização célula-célula.

Top cinco positiva e negativamente

ARLTS1

genes correlacionam nos dados de linha de células são apresentados na Tabela 3 (painel superior). Além disso, os resultados do

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co-expressão com genes (

SETDB2, PHF11, SPRYD7, MLNR

) que albergava eSNPs são apresentados na parte inferior da Tabela 3, a partir do co- análise de expressão realizado na linha de células meta, os dados de linha de células de próstata e dados de tumor da próstata.

a expressão de

ARLTS1

foi positivamente correlacionada com a expressão de

SETBD2

, tanto em toda a dados de linhas de células (linha de células de coorte meta) (valor de correlação de 0,64, valor de p 0,000) e nas linhas celulares de CaP específicos (valor de correlação de 0,61, valor de p 0,00009) (Tabela 3). A expressão do

gene PHF11

foi positivamente correlacionada com a

expressão ARLTS1

nos dados de linhas celulares meta (valor de correlação 0,44, valor-p 0,000). Expressão de

MLNR

e

SPRYD7

foi negativamente correlacionada com a expressão

ARLTS1

.

ARLTS1

e

MLNR

tinha um valor de correlação de -0,35 (p-valor 0,04) em linhas de células APC, e

ARLTS1

e

SPRYD7

estiveste um valor de correlação de -0,34 (valor-p 0,003) em espécimes de tumor da próstata (Tabela 3). A forte correlação negativa do

ARLTS1

e

SPRYD7

níveis de expressão também foi validado em nossos dados de transcriptoma de 84 casos APC e 15 controles.

análise MDR

por sequenciação directa, fomos capazes de detectar seis

ARLTS1

variantes ao mesmo amplicon de pacientes CaP incluídos na genotipagem Illumina (n = 135). Todas as variantes foram previamente conhecido (rs117251022, rs3803186, rs147120792, rs3803185, rs138452698 e G446A [Trp149Stop]). Para elucidar a genotípica

ARLTS1

interações usamos redução de dimensionalidade multifatorial (MDR). estado de interação gene-gene entre o

ARLTS1

e foi calculado genes funcionam em processos do sistema imunológico dentro de 102 casos APC e 33 controles, mas não fomos capazes de encontrar nenhuma

ARLTS1

interações estatisticamente significativos neste coorte do estudo (dados não mostrados).

Discussão

ARLTS1

é um gene que predispõe o cancro com propriedades comprovadas supressores de tumor. No entanto, muito pouca evidência sobre a função, especialmente nas vias, está atualmente disponível. Neste estudo, foi possível verificar subregulado

expressão ARLTS1

no RNA derivado do sangue de amostras de doentes APC, demonstrando pela primeira vez que o efeito da alteração da linha germinativa no

ARLTS1

níveis de expressão. função supressora de tumor do crescimento do tumor o

ARLTS1

gene tem sido anteriormente provado por Calin GA et ai., que descobriram que a transdução de comprimento completo

ARLTS1

às células A549 em ratinhos nu /nu diminuiu quando comparado com o vector vazio [1]. A capacidade de

ARLTS1

para suprimir a formação de tumores em modelos pré-clínicos também tem sido observado com células [27] e cancro do pulmão ovarianos [28]. No entanto, estes resultados estão baseados em mutações somáticas em linhas de células cancerosas, ao passo que o resultado revela uma diferença nova expressão ao nível da linha germinal, apoiando o papel de

ARLTS1

como um gene supressor de tumor. No futuro, estes tipos de descoberta pode ser usada para ativar o rastreio e detecção de pacientes de risco antes mesmo de diagnósticos clínicos.

Temos anteriormente genotipados

ARLTS1

variantes de próstata, mama e colorretal câncer [29] e produziu um câncer de próstata estudo de seguimento [10]. No primeiro estudo [29], que relataram uma associação estatisticamente significativa com a

ARLTS1

variantes de risco de câncer de T442C, G194T e próstata. No entanto, depois de se ajustar para o teste múltiplo, nenhum dos resultados foram significativos. No estudo de acompanhamento com maior tamanho da amostra, que relataram uma associação estatisticamente significativa com a variante T442C e risco de câncer de próstata [10].