Sumário

Propomos uma abordagem para detecção de genes essenciais /proteínas necessárias para a sobrevivência da célula cancerosa. Um gene é considerado essencial para que uma mutação com elevado impacto sobre a função da proteína codificada provoca a morte da célula do cancro. Fizermos uma analogia entre as proteínas cancerígenas essenciais e bem conhecida obra de Abraham Wald em estimar as áreas críticas planas usando dados sobre a capacidade de sobrevivência das aeronaves encontrando fogo inimigo. Wald fundamentado que as peças sem buracos de bala nos aviões retornou para a base aérea de um vôo de combate são os mais cruciais para o funcionamento do avião: um sucesso em uma dessas peças baixos de um avião, para que ele não volte para trás para a pesquisa. Temos previsto que a superfície do avião é um genoma câncer e as balas são mutações somáticas com alto impacto sobre a função da proteína. Da mesma forma, propomos que os genes especificamente essenciais para a sobrevivência de células tumorais deve levar menos mutações de alto impacto em células cancerosas em comparação com polimorfismos encontrados em células normais. Foram utilizados dados de mutações a partir do genoma do cancro Atlas e polimorfismos encontrados em seres humanos saudáveis ​​(a partir de 1,000 Genomes Projecto) para prever 91 genes codificadores de proteínas essenciais para o melanoma. Estes genes foram seleccionado de acordo com vários critérios, incluindo a selecção negativa, a expressão em melanócitos e diminuição na proporção de mutações de alto impacto em cancro, em comparação com células normais. A análise Gene Ontology revelou enriquecimento de proteínas essenciais relacionadas com a membrana e periferia da célula. Especula-se que este poderia ser um sinal de seleção negativa-driven sistema imunológico de cancro neo-antígenos. Outra descoberta é a sobre-representação de receptores de semaforina, que pode mediar cascatas de sinalização distintas e estão envolvidas em vários aspectos do desenvolvimento do tumor. Citocina receptores CCR5 e CXCR1 foram também identificadas como proteínas essenciais câncer e isso é confirmado por outros estudos. No geral, nosso objetivo era ilustrar a idéia de detectar proteínas cuja sequência de integridade e de funcionamento é importante para a sobrevivência da célula cancerosa. Felizmente, esta previsão de proteínas cancerígenas essenciais podem apontar para novos alvos para terapias anti-tumorais

Citation:. Pyatnitskiy M, Karpov D, Poverennaya E, Lisitsa A, moshkovskii S (2015) Bringing Down Cancer Aircraft: Searching para essenciais Proteínas Hypomutated em pele melanoma. PLoS ONE 10 (11): e0142819. doi: 10.1371 /journal.pone.0142819

Edição: Roger Chammas, Universidade de São Paulo, BRASIL

Recebido: 09 de setembro de 2015; Aceito: 27 de outubro de 2015; Publicação: 13 de novembro de 2015

Direitos de autor: © 2015 Pyatnitskiy 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

Disponibilidade de dados: Todos os dados relevantes estão dentro do papel e seus arquivos de suporte de informação

Financiamento:. o trabalho foi apoiado pelo Fundo Científico da Rússia, conceder # 14-15-00395, a SM. 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 progresso recente na sequenciação do genoma no contexto de grandes estudos de câncer conferida uma nova visão sobre tumor como resultado do fenótipo mutante [1]. Em vez do ponto de vista anterior de que células de câncer tem mutações que afetam apenas oncogenes específicos ou genes supressores de tumor se tornou claro que o seu genoma é, literalmente, encheu-se com várias aberrações somáticas [2]. estratégia de sobrevivência e evolução de um clone de células de câncer é mudar seu genoma rapidamente usando danos ou modulação dos sistemas de reparação do ADN [3]. Algumas mutações são os condutores do processo de câncer e ocorrem nos genes relacionados com o cancro. No entanto, a maioria das mutações que ocorrem ao longo de todo o genoma não são relevantes para a progressão do tumor e representam mutações de passageiros. Eles não ajudam as células cancerosas para sobreviver e podem experimentar uma selecção negativa [4].

Em trabalhos recentes em que os dados de sequenciamento do genoma do câncer foram analisadas uma atenção fundamental é pago para identificação de genes significativamente mutado em cancro, em comparação com o genoma da linha germinal. Um estudo estatístico feito em milhares de amostras relatou mais de 200 genes potenciais motorista câncer [5]. A aquisição de mutações específicas nesses genes é a força motriz da transformação maligna.

Nosso estudo representa uma abordagem alternativa para a análise de dados do genoma do câncer. A ideia é inspirada por um fato bem conhecido da história da estatística aplicada, ou seja, problema aeronaves de Abraham Wald [6]. Wald proposta de pesquisa para zonas de vulnerabilidade aeronaves por estimativa das manchas livre de bala em aviões, voltaram para a base aérea de um vôo de combate. Com efeito, é as áreas livres de bala na superfície da máquina são essenciais para o desempenho da aeronave. Se balas atingiram as áreas, então as máquinas caiu e os dados sobre vulnerabilidade avião tornou-se não observável (Fig 1, painel esquerdo). Assim, as zonas livres de bala nas aeronaves retornaram foram essenciais para o funcionamento de avião e, portanto, precisava de mais armadura.

áreas não danificadas nos planos retornados são críticas para o desempenho da aeronave. Da mesma forma, propomos que as proteínas com redução do número de mutações somáticas deletérios em comparação com a linha germinal são essenciais para a sobrevivência da célula cancerosa.

Temos previsto que a superfície do avião é um genoma câncer e balas são mutações somáticas com alto impacto sobre a função da proteína. Os locais com diminuição do número de tais variantes pode ser essencial para a sobrevivência do cancro uma vez que as células com mutações nestes sítios morrer e os seus genomas não são sequenciados por projectos de cancro (Fig 1, painel da direita).

Expectedly, nós não está sozinho em tal maneira de pensar. No início da genômica do câncer, foi sugerido para pesquisar deleções de DNA homozigotos como características imutáveis ​​de células cancerosas [7]. Em seu trabalho mais recente, Polak et al. sites analisados ​​hypomutated em genoma do câncer e os achou em DNA regulamentar acessíveis devido a reparação reforçada nestes locais [8].

No entanto, não focada no genoma do câncer, mas sim em proteoma câncer. Nós procurou o fenômeno hypomutation do ponto de vista do funcionamento da proteína. Nosso objetivo foi identificar proteínas que são esgotados por mudanças de aminoácidos funcionalmente importantes no câncer. Estas proteínas são conservadas e, portanto, são essenciais para a sobrevivência das células durante a evolução do cancro. Como referência utilizou-se polimorfismos relatados em 1000 Projeto Genomas [9]. Na verdade, nós comparamos a evolução das sequências de proteínas durante o desenvolvimento de cancro com esta evolução durante 200.000 anos de desenvolvimento da humanidade desde a sua última gargalo [10]. Nós acreditamos que a nossa abordagem é capaz de detectar proteínas cuja sequência de integridade e de funcionamento é mais importante para as células cancerosas do que para os tecidos normais. Felizmente, estas proteínas cancerígenas essenciais previstos pode representar zonas de vulnerabilidade para as células tumorais e, portanto, servir como novos alvos para drogas anti-câncer.

Resultados e Discussão

O objetivo de nossa análise foi identificar proteínas cancerígenas sob selecção negativa ou seja esgotada com as mudanças de aminoácidos funcionalmente importantes. Estas proteínas conservadas pode ser essencial para a sobrevivência da célula durante a evolução do cancro e, portanto, podem ser considerados como possíveis alvos para terapia antineoplásica (Fig 1).

Para nossa análise, escolheu o melanoma somática dataset mutação disponível no site TCGA. A nossa abordagem é assumida para ser mais aplicável a tumores desencadeadas por mutações pontuais, em vez de por alterações no número de cópias [11], tais como tumores de pulmão ou melanomas. Esses ex-cânceres fornecer muito mais estatísticas sobre sequências de proteínas para fazer a previsão robusta e melanoma é caracterizada pela maior frequência de mutação somática em comparação com outros tipos de câncer [12]. Além disso, o conjunto de dados melanoma continha o maior número de variantes em comparação com outros tipos de câncer, o total de 181,175 variantes.

Definir um subconjunto de proteínas de melanoma da pele sob seleção

negativo

A fim de encontrar a proteína codificante genes que experimentam seleção negativa durante a evolução do câncer usamos

d

N /

d

S como um indicador de pressão seletiva [13]. A mesma lógica foi aceite pelo Ostrow et al. [14] quando estudaram selecção positiva em genomas do câncer.

Foram calculados relação dN /DS para todos proteína humana que codifica genes utilizando dados SKCM. Genes que transportem menos de 11 variantes foram excluídos da análise, a fim de obter estimativas mais robustas de relação dn /DS. Gene foi considerada estar sob selecção negativa se o valor dn /dS correspondente foi menor do que o limiar pré-definido. Na tentativa de evitar a escolha limiar por uma decisão arbitrária nós traçamos a distribuição de todo o genoma de Dn valores /DS para três tipos de cancro com maior número de mutações pontuais: Dois tipos de cancros do pulmão e melanoma da pele (Fig 2). Como pode ser visto a partir dos histogramas, os mínimos locais são observados no valor dN /DS de cerca de 0,25. Usamos esse limite como um primeiro filtro para selecionar genes do cancro essenciais que deveriam estar sob seleção negativa.

melanoma de pele, útero carcinoma endometrial e pulmão adenocarcinoma continha a maioria dos dados sobre mutações cancerígenas. mínimos locais são alcançados quando dN /dS é de aproximadamente 0,25 (indicado por setas). Consideramos proteínas com dn /dS abaixo deste limiar de experimentar seleção negativa.

Nosso próximo passo foi remover genes que não são expressos em células de melanoma e, portanto, não podem ser reconhecidos como essenciais para esse tipo de câncer. Calculou-se a expressão média de cada gene em toda 374 amostras de câncer e genes removidos com os níveis de expressão no mais baixo de 20%.

Em seguida, virou-se para a avaliação de variantes genéticas observadas em SKCM e 1KG de dados. Nós dividido mutações em duas classes: aqueles com alto impacto sobre a função de proteínas e outras mutações não significativas, incluindo variações sinónimas. O efeito funcional das substituições não sinônimas foi prevista através de banco de dados dbNSFP (ver Métodos). Indels, pare ganhos /perdas e locais de splicing variações também foram classificados como mutações com alto impacto funcional.

Finalmente foram selecionados genes que foram dizimadas por variantes funcionalmente importantes no cancro, em comparação com tecidos normais, ou seja, os genes onde fração de mutações com alto impacto funcional

f Compra de dados 1KG foi maior do que a mesma fração de dados de câncer,

f

1KG

f

SKCM. Depois de todas as etapas, obtivemos 91 genes codificadores de proteínas designadas daqui em diante como “proteínas cancerígenas essenciais”, S1 Tabela

O melanoma cutâneo subconjunto proteína essencial é significativamente enriquecida por proteínas da membrana plasmática:. Uma possível ligação à vigilância imunológica

por manual do olhar através da lista, pode-se marcar algumas categorias distintas entre essas proteínas (Tabela 1). categorias mais representadas incluem proteínas de transporte de membrana, tais como canais iônicos e transportadores de soluto, proteínas neurais de várias funções, moléculas de adesão celular, etc. No fim de descrever a lista resultante de maneira mais formal foi realizada a análise de enriquecimento funcional, utilizando website WebGestalt [15].

Os genes foram filtradas como descrito aqui. Categorias foram definidos por biocuration manual.

O enriquecimento de 91 subconjunto proteína essencial por Gene Ontology [16], KEGG [17] e alvo da droga PharmGKB [18] Categorias tinha mostrado uma tendência significativa para proteínas de membrana , especificamente, as proteínas de membrana de plasma e a periferia da célula (Fig 3, S2 Tabela). Obviamente, essas categorias gerais não pode decifrar completamente possíveis vias moleculares ou mecanismos de proliferação celular. No entanto, pode haver uma interpretação mecanicista das proteínas da membrana plasmática sobre-representadas. É amplamente reconhecido que os cancros escapar da imunidade do hospedeiro através da evolução de clones de câncer [19]. Temos a hipótese de que um dos mecanismos que conduzem à conservação da membrana plasmática da célula e sequência de proteína periferia no melanoma poderia ser um resultado de tal fuga imune. Mais especificamente, as mutações de alto impacto na periferia da célula e proteínas da membrana plasmática podem levar à formação de complexo principal de histocompatibilidade (neo-antigénios MHC) II-dependentes [20]. MHC II restrita epítopos de proteínas reactivas a T-helper subpopulação de linfócitos, tal como amplamente conhecido, são formadas por digestão de proteínas extracelulares fagocitados e proteínas periferia da célula que acompanham as peças de membrana internalizados. O facto de que tais mutações são empobrecido em superfície de células e proteínas periferia reflecte a fuga de células de melanoma a partir de CD4

+ – imunidade mediada pelas células T. Recentemente, foi relatado que a imunidade adoptiva induzida contra um T-helper-1 (MHC II restrita) epitopo neo-antigénio fornecida a regressão do tumor num doente com colangiocarcinoma metastático [21]. resposta significativa de + -t- contra células CD4 tumorais personalizado neo-epítopos também foi encontrada em pacientes com melanoma metastático [22]. Assim, pode-se observar o enriquecimento de proteínas na periferia da célula subconjunto alvo como resultado da selecção de purificação contra a formação de neo-epitopos de antigénio T-helper. Quando uma proteína da membrana plasmática é extensivamente mutado em uma célula de cancro, é digerido após a internalização da vesícula e os seus péptidos mutantes ligam MHC II como neo-epítopos que não são reconhecidas pelo sistema imunitário como a auto-epitopos. Tendo esses neo-epitopos expressos, uma célula cancerosa não pode evitar a vigilância imunológica e é eliminado (Fig 4). Nomeadamente, apesar de MHC II em si é expresso em tipos de células limitadas, tais como células apresentadoras de antigénios profissionais, as células de melanoma são relatados para expressar vários tipos de receptor [23].

Os valores de p foram ajustados utilizando Benjamini- correção Hochberg para comparações múltiplas. Número de proteínas essenciais que caem na categoria é representada dentro de cada barra.

envolvimento de proteínas de superfície preferencial para a apresentação do antigénio MHC-restrita é conhecido na arte [20]. As células cancerosas expondo MHC-II com antigénios de epítopos mutados são mais susceptíveis de serem eliminados por células T mediada por vigilância imune.

Immunoediting do genoma do cancro contra a formação de antigénio como descrito recentemente [24] é um em boa correspondência com a nossa hipótese.

CCR5 e receptores de quimiocinas CXCR1 como essencial proteínas melanoma

uma das proteínas do nosso subconjunto é um tipo de receptor de quimiocina CC 5 (

CCR5

) , o receptor de quimiocina que foi extensivamente estudados devido à sua capacidade para proporcionar a fusão do HIV com a célula alvo. Além disso, uma deleção da proteína conhecida como CCR5-Δ32 protege o transportador contra estirpes seleccionadas do vírus [25]. Assim, no caso da sequência de aminoácidos alterada do receptor não serve como um cofactor para a partícula de vírus. Drogas bloqueio dos receptores CCR5, por exemplo maraviroc, são consideradas como uma terapia de eleição para o tratamento da infecção por HIV.

Ao mesmo tempo, um papel de CCR5 em cancro tem sido amplamente discutido. Sabe-se que este receptor é frequentemente sobre-expressa em certos tipos de cancro [26]. expressão CCR5 foi induzida após a transformação oncogénica de células [27]. Evidências estão se acumulando que a sinalização deste receptor através do seu ligando, CCL5, fornece a progressão do câncer, por exemplo, metástase. Fármacos antagonistas do CCR5 foram mostrados para bloquear metástases de carcinoma basal da mama [28] e do cancro da próstata induzida por Src [29] em ratos. Propôs-se a usar drogas inibidoras de CCR5 bem toleráveis, que já estão aprovados para uso na infecção pelo HIV, em ensaios clínicos para cânceres metastáticos [28]. Um ensaio de observação que estudou o efeito do maraviroc em câncer colorretal metastático tinha sido concluída, mas nenhum resultado foi ainda relatada [29].

Quanto a melanoma, verificou-se que CCR5 funcional é importante para a progressão desta tumor: CCR5

– /- ratos mostram o volume do tumor reduzida e aumento da taxa de sobrevivência em comparação com ratinhos de tipo selvagem [30, 31]. Vivanco et ai. também relataram que o crescimento de metástases de melanoma e foi inibida em CCR5

– /- ratos mutantes [32]. Os autores propuseram que CCR5 /CCL5 sinalização afeta negativamente CD8 efeitos de linfócitos T. Assim, as células de melanoma que expressam CCR5 funcional pode, assim, contribuir para o escape imunológico.

O facto de C-C quimiocina do receptor de tipo 5 é uma das proteínas essenciais de cancro ilustra positivamente aplicabilidade da nossa abordagem. Este receptor é um alvo câncer druggable, pelo menos, para a terapia adjuvante.

Outro receptor de citocina importante na nossa lista é CXCR1. Ele liga-se a interleucina-8, proteína (CXCL8), que é um importante agente de quimiotaxia na imunidade inata. Notavelmente, CXCR1 e supramencionado CCR5 utilizar as mesmas vias de sinalização e estão intimamente relacionadas com a sua função em [33]. Quanto a este último, CXCR1 é conhecido para ser utilizado por células de melanoma para crescimento e metástase [34]. Recentemente, mostrou-se que a expressão elevada deste receptor está correlacionada com a malignidade de tumores [35]. Muito provavelmente, CCR5 e CXCR1 são utilizados por células de melanoma de sobreviver no ambiente inflamatório.

Semaforina via é potencialmente importante para a sobrevivência melanoma

Um outro enriquecimento promissora entre as proteínas de cancro essenciais está relacionada com a semaforina complexo do receptor e via de orientação axónio (Figura 3, Tabela S2). Semaforinas estão envolvidos na orientação de células durante o desenvolvimento e em tecidos adultos [36]. Estas proteínas foram recentemente demonstrado que a função supressora e como agentes promotores em vários tipos de cancro através de transactivação de tirosina quinases receptoras [37]. Notavelmente, ambos os tipos de receptores de ligação a semaforina, e plexinas Neuropilinas, estão representados na nossa lista e podem estar envolvidos na sobrevivência de células de cancro [38]. Plexina A2 (

PLXNA2

) protegida células cancerosas da morte após infecção pelo papilomavírus humano [39]. Para neuropilina-2 (

NRP2

), existe uma evidência do seu papel no melanoma maligno, onde a sua expressão foi correlacionada com a progressão do tumor [40]. Estes resultados fornecem uma base para novas experiências para descobrir alvos de drogas câncer entre as proteínas complexas semaforina [36].

proteínas interacções entre proteínas melanoma essenciais

A fim de compreender como as proteínas de melanoma essenciais previstos cooperar com uns aos outros, analisamos as interacções proteína-proteína correspondentes, utilizando base de dados STRING [41]. Nós selecionamos somente interações high-confiantes com pontuação superior a 0,9. presas interagindo foram relatados por 46 dos 91 genes de interesse (Tabela 2). A maioria das interações proteína são conhecidos por receptores de citocinas CCR5 (115 presas) e CXCR1 (77 presas), deles cerca de 70 interações envolvem parceiros comuns. Outro par de interagentes que são caracterizados por muitos parceiros comuns consiste em caspase-10 (CASP10) e receptor de morte TRAIL-R1 (TNFRSF10A).

Foram consideradas apenas as interações altamente confiáveis, com pontuação superior a 0,9.

O mapa interação de proteínas hypomutated no melanoma (Fig 5) pode ser facilmente subdividida em várias redes principais. Em primeiro lugar, três receptores acoplados G-CCR5, CXCR1 e MCR2 formar um triângulo de muitas interacções. Um papel destes receptores no melanoma, onde eles provavelmente promover a sobrevivência de células de câncer e metástase é parcialmente descrito acima.

O mapa foi construído com base de dados STRING com alta confiança limiar de pontuação interacção 0,9. Tamanho do octógono é proporcional ao número de parceiros de proteína correspondente. largura da linha reflete o número de sócios comuns entre duas iscas. linhas verdes duplicou denotam conhecido interações proteína-proteína físicos diretos. proteínas presas interagindo com três ou mais iscas são apresentados como ovais azuis:. Fyn, TP53, ADCY2 e POMC

O maior componente de rede entre ITGB5 integrina, PTK2B proteína quinase, semaforina receptores (PLXNA2) e fosfolipase D2 (PLD2) é definida pelas suas interacções com proteínas FYN. O último é uma cinase de proteína bem conhecido da família Src e está envolvido na série de funções celulares, tais como a imunidade de células T, axon orientação e também é considerado como um potencial proto-oncogene [42]. Pouco se sabe sobre a sua função no melanoma e há alguma evidência de que Fyn pode não ser um medicamento alvo em pacientes com melanoma avançado. Em particular, quando foi inibida por drogas saracatinib juntamente com outras quinases Src, não se observou qualquer vantagem no melanoma avançado [43]. No entanto, com base em nossos dados, mais atenção deve ser dada para estudar o papel Fyn no melanoma separadamente das outras quinases Src, como a própria Src, Yes, etc.

Inesperadamente, entre proteínas hypomutated, alguns parceiros de TP53 supressor de tumor foram encontrados. Eles incluem, entre outros, proteínas que interagem fisicamente, caspase-10 (CASP10) e de receptor de morte TRAIL-R1 (TNFRSF10A). Em contraste com estes resultados, os componentes da via de apoptose TRAIL são considerados como tendo efeito anti-tumoral, quando activa [44]. Esta contradição aguarda mais decifração.

Conclusões

O conceito do genoma do câncer desenvolvido ao longo da última década tem literalmente revolucionou a nossa compreensão da biologia molecular do câncer [45]. Resultados dos projectos do genoma do câncer são especialmente promissor para genes de driver com base em provas e medicina personalizada, revelando que proporcionam o desenvolvimento e progressão tumoral [5]. Ao mesmo tempo, nem todas as proteínas condutor pode servir como alvos para drogas terapêuticas. Muitos cancros são causados ​​principalmente por supressores tumorais que estão irreversivelmente inativados por mutações genéticas. Nestes casos, a terapia de droga representa um grande desafio devido a dificuldades na complementação da função perdida [46]. Portanto, busca de novos alvos de drogas é a principal tarefa de estudos de pós-câncer-genoma.

A selecção positiva regula, a nível dos genes correspondentes, sequências de aminoácidos das proteínas cancerígenas motorista durante a competição clone que acompanha tumorigênese. Necessidade de oncogenes e supressores de tumor a ser mutado na maioria dos cânceres inspira pesquisadores para implementar sistemas de pontuação para selecionar genes motorista hipermutada [5]. Em contraste com estes esforços úteis, em vez disso, focada em proteínas cujos genes correspondentes são hypomutated no tumor, ou seja, seleção negativa experiência durante a evolução do câncer. Acreditamos que essas proteínas podem fornecer alvos adicionais de drogas, especialmente nos casos em que motoristas de câncer representam supressores funcionalmente destruídos por mutações.

Com a nossa abordagem agregando evolutiva parâmetro dN /DS como uma medida de seleção negativa, a expressão genética e funcional impacto de alterações de aminoácidos, que previram 91 genes codificadores de proteínas a ser essencial no melanoma e encontrou vários enriquecimentos significativas. Por exemplo, a lista constante aumento do número de proteínas de superfície celular e periferia da célula. Em nossa opinião, poderia ser um sinal de seleção negativa-driven sistema imunológico de cancro neo-antígenos [22]. Além disso, alguns exemplos de proteínas hypomutated representam conhecido proteínas relacionadas com o cancro, tais como receptores de citocinas CCR5 e CXCR1 [33].

Deve-se ressaltar que os resultados de nossa pesquisa dependem fortemente do tamanho da amostra disponível. Quanto mais dados mutação é acumulado para a proteína, mais confiante que podemos designar se é essencial ou não. genes essenciais são caracterizados por baixa freqüência de mutações de alto impacto [47] que também podem diminuir o poder da nossa abordagem. Daí para a análise escolhemos melanoma cutâneo exome conjunto de dados [48], porque este cancro é caracterizada por o mais alto nível de mutações pontuais. Entendemos que montante actualmente disponível dos dados pode ser insuficiente para identificar todas as proteínas essenciais para este tipo de câncer.

Embora nossos dados é preliminar, este trabalho é principalmente destinado a ilustrar uma idéia geral de definir Câncer essencial proteoma específico. Os resultados podem se tornar mais confiável quando o maior número de genomas do câncer individuais serão acumulados. No entanto, mesmo na sua forma actual nossa lista de proteínas de melanoma essenciais previstos fornece uma base para a experimentação alvo de sobrevivência das células do tumor, bloqueando a proteína candidatos

in vitro

e

in vivo

.

Métodos

dados de mutação Cancer foram baixados do site da Synapse [49], o número de acesso syn1729383. Estes dados foram obtidos através inicialmente O Cancer Genome Atlas [50] e foram reprocessadas para filtrar os falsos positivos e variantes da linha germinal, os detalhes podem ser encontradas em [51]. Pele cutânea dataset melanoma (SKCM) apresentou o maior número de variantes em comparação com outros conjuntos de dados, o total de 181175 variantes. Os dados sobre polimorfismos germinativas foram baixados do site da 1000 Genomas (1 kg) [9] e anotado usando software ANNOVAR [52]. mesa final continha 425069 variantes localizadas dentro das regiões de codificação. Genes com menos do que 11 variantes, quer em SKCM ou em dados 1 KG foram removidos a partir da análise subsequente.

para cada gene que codifica a proteína humana, a razão das velocidades de substituições não sinónimas e sinónimas (DN /DS) era calculada como em [14] utilizando dados SKCM sobre mutações somáticas. Genes com dn /dS valor superior a 0,25 (isto é, experimentando tanto selecção neutra ou positiva) foram removidos.

dados de expressão gênica foram obtidos através do site da TCGA e continha informações sobre 20.531 genes expressos em 374 amostras de melanoma. Os perfis de expressão de genes que tinham níveis de expressão absolutos no mais baixo 20% do conjunto de dados foram removidos.

impacto funcional de variantes de um único nucleótido não sinónimas em ambos SKCM e dados de 1 kg foi avaliada utilizando dbNSFP recurso [53]. Este banco de dados compila os resultados de dez algoritmos de previsão (incluindo SIFT, Polyphen2 e MutationAssessor) em duas contagens Ensemble, MetaSVM e metalr. Maior valor de contagem indica que a variante é mais provável que seja prejudicial. Consideramos variante ter alto impacto na proteína de funcionar se qualquer MetaSVM ou o valor metalr foi maior do que 70 percentil de pontuação correspondente. mutação somática foi também considerada a ter alto impacto funcional se ele pertencia a uma das seguintes categorias: inserção /deleção, stop loss, pare de ganho, ou mutação de recomposição. Para cada gene foi calculado fração de mutações com alto impacto funcional

f

1KG e

f

SKCM como

f

=

# (alta func

.

mutações) /# (mutações totais)

análise de enriquecimento geneset funcional via teste hypergeometric foi realizada utilizando software WebGestalt [15]. Como um conjunto de referência nós fornecemos uma lista de 16172 genes com expressão média SKCM superior a 20-percentil. Correção para testes de múltipla foi feito usando Benjamini método de Hochberg.

A lista de interações das proteínas selecionadas foi descarregado a partir do banco de dados STRING v. 9.1 [41] usando o script Python. STRING recolhe várias associações entre proteínas, tais como previsões estruturais, mineração de texto, análise de caminho e resultados experimentais de outros recursos da web, para formar a sua pontuação agregadora. interações de alta confiantes com a pontuação superior a 0,9 foram utilizados para análise. visualização da rede e análise foi realizada através Cytoscape [54].

Informações de Apoio

Tabela S1. . Lista de genes codificadores de proteínas com sequências de aminoácidos segundo a selecção negativa em genomas de melanoma da pele (proteínas “essenciais” câncer)

descrição Coluna: Gene, EntrezGene: identificadores de genes de acordo com HGNC e Gene NCBI. Descrição: gene descrição da função. skcm.dnds: a relação dn /dS calculada usando dados SKCM em mutações somáticas. quantile.expression: percentil da expressão do gene (dados TCGA SKCM). norm.neutral: número de SNVS sinônimas (dados de 1 kg). norm.high: número de mutações com impacto funcional de alto impacto (dados de 1 kg). skcm.neutral: número de SNVS sinônimas (dados TCGA SKCM). skcm.high:. número de mutações com alto impacto impacto funcional (dados TCGA SKCM)

doi: 10.1371 /journal.pone.0142819.s001

(TSV)

S2 Table. Enriquecimento do subconjunto de proteínas câncer essencial por Gene Ontology, KEGG e PharmGKB categorias-alvo de drogas valores P

foram ajustados usando a correção Benjamini-Hochberg para comparações múltiplas

doi:.. 10.1371 /journal.pone.0142819.s002

(TSV)

Reconhecimentos

Agradecemos Ksenia Kuznetsova para a correção do Inglês.