Abstract

Hedgehog é um caminho de desenvolvimento evolutivamente conservadas, amplamente implicado no controle várias respostas celulares, como a proliferação celular e tronco renovação celular em organismos humanos e outros, através de estímulos externos. activação aberrante desta via na linha de células estaminais de adultos humanos pode causar diferentes tipos de cancros. Por isso, tendo como alvo esta via na terapia do cancro tornou-se indispensável, mas a não disponibilidade de interações moleculares detalhados, regulamentos complexos de proteínas extra e intra-celulares e conversas cruzadas com outras vias representam um sério desafio para obter um entendimento coerente desta via de sinalização para fazer estratégia terapêutica. Isso nos motivou a realizar um estudo computacional da via e identificar alvos de drogas prováveis. Neste trabalho, a partir de bases de dados e literatura disponível, reconstruímos uma via hedgehog completa que relata o maior número de moléculas e interações até à data. Usando técnicas computacionais desenvolvidas recentemente, foi realizada uma análise mais aprofundada estrutural e lógico desta via. Na análise estrutural, os parâmetros de ligação foram calculados de centralidade e para identificar as proteínas importantes a partir da rede. Para capturar os regulamentos das moléculas, desenvolvemos um modelo mestre booleano de todas as interacções entre as proteínas e criou cenários diferentes de câncer, tais como glioma, cólon e pâncreas. Foram realizadas análises perturbação nestas condições cancerosas para identificar as combinações importantes e mínimos de proteínas que podem ser utilizadas como alvos de drogas. Do nosso estudo observamos as expressões no âmbito de várias oncoproteínas em Hedgehog percurso enquanto perturbando em um momento as combinações das proteínas GLI1, Gli2 e SMO no glioma; SMO, HFU, ULK3 e RAS no câncer de cólon; SMO, HFU, ULK3, RAS e ERK12 no câncer de pâncreas. Esta via de sinalização Hedgehog reconstruído ea análise computacional para a identificação de novos alvos de medicamentos combinatórios será útil para o futuro

in-vitro

e

in-vivo análise

para controlar diferentes tipos de câncer.

Citação: Chowdhury S, Pradhan RN, Sarkar RR (2013) Análise estrutural e lógica de um Comprehensive Hedgehog via de sinalização para identificar alvos droga alternativa para glioma, cólon e cancro do pâncreas. PLoS ONE 8 (7): e69132. doi: 10.1371 /journal.pone.0069132

editor: Surinder K. Batra, University of Nebraska Medical Center, Estados Unidos da América

Recebido: 07 de março de 2013; Aceito: 04 de junho de 2013; Publicação: 23 de julho de 2013

Direitos de autor: © 2013 Chowdhury 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:. O trabalho é financiado pelo Departamento de Biotecnologia, Govt. da Índia, Grant No. BT /PR13689 /BID /07/363/2010 e, em parte, pelo CSIR-NCL, MLP026226. A agência de financiamento não tem nenhum papel no desenho do estudo, recolha e análise de dados, decisão de publicar ou preparação do manuscrito

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

introdução

sistema de transdução de sinal representa um circuito elegante da célula que traduz sinais externos e internos em respostas celulares apropriadas. Estas vias de sinalização são geralmente organizadas em três partes principais: Entrada, Intermediário e saída [1], que compreendem de várias proteínas que medeiam, recepção de sinal, transdução, amplificação e geração de resposta. Recentes avanços em abordagens moleculares e computacionais têm mostrado que um sinal por interacção com um receptor gera um padrão de excitação intrincado, em vez de um “percurso de ida molecular” e determinado de avaria este padrão pode causar doenças patológicas graves, tais como cancro, tumorigénese, etc. nos organismos, incluindo humanos. É também um facto bem conhecido que algumas doenças são nada além de perturbações em cascatas de sinalização que manifestam uma interação molecular nível em alterações fenotípicas. Por exemplo, o cancro é uma tal “doença sistemas Biology”, que convertem uma perturbação singular dentro de um padrão de excitação generalizada [2]. Estas perturbações não são restritas para uma célula em particular, mas também afectar os tecidos circundantes. A fim de conceber novas estratégias terapêuticas para essas doenças, é, portanto, parece ser essencial para investigar redes de caminhos e sistemas em diferentes níveis de complexidade ao invés de olhar para um bio-molécula ou substância química componente individual. Assim, há uma necessidade de um estudo abrangente de vias de sinalização para explorar essas manifestações patológicas, sua relação com várias doenças e para identificar uma combinação única ou de moléculas individuais que governam vários comportamentos diferentes do sistema ou avarias.

Vários esforços concentrados estão sendo feitos para dissecar diferentes vias de sinalização, tais como MAPK, apoptose, etc. mTOR e os mecanismos moleculares relacionados que controlam o desenvolvimento do cancro de uma célula ou tecido de um organismo [2]. Entre diferentes vias de sinalização, Hedgehog é de grande importância biológica, como é fortemente implicado no desenvolvimento do câncer [3] – [5]. Hedgehog é uma via de desenvolvimento evolutivamente conservada que é amplamente implicado no controlo de várias respostas celulares. Esta via tem um papel central em diferentes processos celulares, tais como a embriogênese, manutenção e reparação de tecidos e homeostase. via de sinalização Hedgehog também controla processos de desenvolvimento pela interação de ligantes Hedgehog, Sonic Hedgehog (SHH), Desert Hedgehog (DHH) e Hedgehog Índio (IHH) com receptores patch (Ptch1 /Ptch2), levando à liberação de Smoothened (SMO) a partir de supressão induzida remendado [6]. activação SMO mais ativa os componentes a jusante como STK36, Sufu que inibem a montagem do complexo de degradação GLI e estabilizando as proteínas GLI que, finalmente, ativam genes alvo de Hedgehog, como CYCLIN D2, FOXM1, SFRP, JAG2 etc. [6]. a regulação controlada desta via activa estes genes alvo em certo nível e, assim, mantém o bom desenvolvimento da célula ou tecido. Mas desregulação desta via pode causar cima ou para baixo regulação destes genes-alvo e pode causar graves conseqüências no tecido ou desenvolvimento de órgãos. Uma vez que, esta via é também fortemente implicado na célula-renovação em tecidos adultos; mau funcionamento do sistema de componente desta via podem conduzir a maior parte do cancro em várias linhas de células de humano [7], [8]. Além disso, o papel de algumas proteínas importantes foi identificado nesta via, tais como PTCH1, SMO, GLI, etc, que são principalmente responsáveis ​​pelo mau funcionamento da via em vários tipos de cancros [9] – [12]. Estudos de acompanhamento por vários grupos de pesquisa desenvolveram estratégias terapêuticas que inibem as acções destas proteínas em vários cancros, mas nenhum deles conseguiu o sucesso completo para curar um cancro particular que é causada por activação anormal da via hedgehog [13] – [ ,,,0],15].

O fluxo de excitação molecular em qualquer via de transdução de sinal segue um padrão de ramificação complexa de cascata, portanto, vale a pena mencionar que a segmentação uma proteína individual em vias de sinalização, como a Hedgehog, não seria proveitoso evitar a sua avaria numa situação de cancro. A actual revisão por Li et al. [15], sublinha a importância da droga metas combinatórios para desligar Hedgehog sinalização para o tratamento do câncer. Por exemplo, sabe-se que a activação de GLI citoplasmático (factor de transcrio de dedo de zinco) que iniciam a actividade desta via pode ser regulado de duas formas:

(i) of the maneira dependente do ligando em que a resposta extracelular ou seja hedgehog ligandos interagem com proteínas receptoras PTCH1 /Ptch2 e activa a proteína G acoplado a SMO, e

(II) in the mau funcionamento das outras proteínas que estão presentes no citoplasma que inibem ou activar a sua actividade na ausência de ligandos hedgehog . Infelizmente, até agora, a maioria dos estudos têm-se centrado principalmente para desenvolver um fármaco que só irá inibir a activação GLI, causado pela maneira dependente do ligando. Neste caso, a maior parte do estudo é dirigido apenas para identificar a molécula de droga que pudesse suprimir ou qualquer PTCH1 SMO na membrana [16] – [19]. Estas drogas, tais como ciclopamina, Vismodegib etc. só são eficazes quando uma célula cancerosa com a ativação excessiva via Hedgehog, está encontrando sobre-expressos ligantes Hedgehog (SHH, IHH ou DHH) ou sofreu mutação PTCH1 ou SMO na membrana. Portanto, está claro que a administração das drogas acima mencionadas pode não ser capaz de curar os cancros causados ​​por algumas outras proteínas intracelulares para além da única mutação no PTCH1 e SMO. De modo a ultrapassar este problema, a identificação de alvos alternativos ou uma combinação de fármacos pode ser útil para a terapia do cancro com sucesso.

Identificação de alvos de drogas por via experimental, por vezes, torna-se difícil, uma vez que exige mais tempo e recursos. Além disso, as complexas redes reguladoras de expressão gênica, redes inteiras das reações metabólicas e dados de proteômica em grande escala estão agora disponíveis para estudar a resposta das vias (módulos) para diferentes perturbações. Dada a grande quantidade de dados em cada nível, é um desafio para interpretar a informação que emana de ensaios individuais e integrar os resultados de vários níveis. Os recentes desenvolvimentos em abordagens integradoras, ferramentas de bioinformática, métodos matemáticos e computacionais tornaram-se indispensáveis ​​para a compreensão e análise desses dados de estudos experimentais. diversas abordagens para métodos e modelagem de vias de sinalização qualitativos e quantitativos têm sido usados ​​para responder a várias questões biológicas em sistemas de sinalização [20]. Os tipos de abordagens utilizadas dependem principalmente da disponibilidade de dados e tipo de questões biológicas pré-existentes a serem respondidas [20], [21]. Infelizmente, existem poucos estudos computacionais na via Hedgehog sinalização [22] – [25]. Todos estes modelos explorar temas muito específicos e não incluem as condições doentes, especificamente glioma, cólon e pâncreas, que podem ser causados ​​devido ao mau funcionamento no Hedgehog percurso. Por isso, é necessário reconstituir um mapa detalhado de Hedgehog via e para estudar o detalhe interacções moleculares em condições normais e de cancro através da análise qualitativa.

Além disso, a identificação de uma combinação de proteínas como alvo um fármaco em via Hedgehog para a terapia do cancro requer a compreensão completa de toda a mecanismos desta via em células humanas. A fim de conseguir isso, é preciso abrangente e mais actualizada informação ou um mapa de Hedgehog percurso que pode ajudar a analisar o caminho mais profundamente e com precisão. Infelizmente, tanto quanto a base de dados de sinalização literatura e biológicas, não há mapa via global para o estudo da via hedgehog. Ainda, a pesquisa de banco de dados populares diferentes (Ver Tabela S1 de Texto S1) revelou que existem algumas variações no número de moléculas e interacções reportados para esta via (Ver Tabela S2 de Texto S1). Esta heterogeneidade entre as informações de banco de dados cria imenso problema para recolha de informação para construir um mapa abrangente. Em alguns casos, até mesmo faltam informações sobre as diferentes moléculas ou interacções, que já estão disponíveis em estudos experimentais, mas não atualizado no banco de dados. Estes representam um problema desafiador para os pesquisadores a obter uma estrutura geral da rede de sinalização.

Neste artigo, cotejar os dados do banco de dados e literatura diferente, apresentamos um modelo mestre da via Hedgehog. Nossos extensos procedimentos de mineração e extração de dados de texto a partir de fontes bibliográficas nos ajudou a identificar muitas proteínas e suas interações que não foram incluídos no banco de dados existente. Para o melhor de nosso conhecimento neste artigo apresentamos um mapa via Hedgehog, que é o maior mapa via Hedgehog do ser humano até a data. Em comparação com a base de dados populares existente, o mapa Hedgehog recentemente reconstruído consiste 57 proteínas, 6 expressão celular ou fenotípica e 96 hiper-interações, o que é mais alto. Na Figura S1, um diagrama de Venn foi construído para comparar entre o número de proteínas disponíveis em grandes modelos da base de dados e as proteínas consideradas no nosso modelo. É claro a partir deste diagrama que a maioria das proteínas incluídas no nosso modelo (representado por região não se sobrepõem), não estão totalmente disponíveis em qualquer um dos bancos de dados mencionadas, exceto as proteínas de KEGG, via central, BioCarta e LOUNGE proteína. Mas apenas um subconjunto de proteínas específicas de via de sinalização Hedgehog de NetPath e GeneGo está incluído no nosso modelo e o resto são tomadas a partir da literatura e outro banco de dados. Usando este mapa via de nós, então, realizada a análise estrutural utilizando gráfico de abordagem teórica e análise lógica utilizando o formalismo booleana para compreender a estrutura e topologia do conjunto da rede, bem como para identificar proteínas importantes. Nós também mostrou que uma representação booleana das interações da via fornece uma compreensão global do comportamento do sistema, validando o modelo com dados experimentais e realizada uma análise de perturbação sistemática para identificar os principais alvos de drogas para três tipos de cânceres, como o glioma, Colon e pâncreas. Nosso principal objetivo foi identificar alvos de drogas prováveis ​​

in silico

que poderia ser usado para o futuro

in-vitro

ou

in-vivo

análise. Do nosso modelo e estudo computacional da via de sinalização Hedgehog, identificamos algumas novas combinações de proteínas que poderia ser usado como uma droga metas para a terapia do cancro.

Resultados

reconstruída Hedgehog via de sinalização (Human célula específica)

neste trabalho, um dos nossos principais objectivos foi o de fornecer uma extensa e até mapa sinalização Hedgehog data que pode servir tanto experimental, bem como as comunidades de biologia teórica. Na Figura 1, apresentamos um mapa via Hedgehog recentemente reconstruído, o que para o melhor do nosso conhecimento é o maior mapa de Hedgehog percurso até a data. Houve total de 57 proteínas (52 proteínas do núcleo e 5 moléculas de proteína conversas cruzadas de outras vias) e 96 hiper-arestas incluídos manualmente na figura percurso usando as informações de diferentes fontes (consulte a seção Métodos e Tabela S1 S2 do texto S1).

total de 57 proteínas incluídas nesta figura via. As setas verdes e vermelhas estão indicando Activation /Produção e processo de inibição, respectivamente. As setas pretas indicam o processo de translocação nuclear. Todas as proteínas desta rede são divididos em quatro regiões principais com códigos de cores diferentes: extracelular e membrana (azul); Citoplasma (vermelho); Núcleo (verde); e Output (amarelo). As proteínas de saída estão ligados a várias respostas celulares (conversas cruzadas com outras vias ou expressões fenotípicas) com seta preta pontilhada.

Na Figura 1, as setas verdes e vermelhas significam os eventos de ativação /produção e de inibição respectivamente. As setas pretas indicam o translocação nuclear de factores de transcrição activados de GLI para o núcleo. De modo a compreender e distinguir as proteínas hedgehog de componentes de acordo com as suas localizações celulares, que alocado todas as proteínas de acordo com quatro regiões principais: Extracelular Membrana, citoplasma, Nuclear e de saída /Produzido com quatro cores diferentes: azul, vermelho, verde e amarelo, respectivamente. As conversas cruzadas e expressões fenotípicas desta via foram nomeados como “respostas celulares” e foram conectados com saída /proteínas produzidas por seta preta pontilhada. A seguir estão as descrições das proteínas de cada região em nossa rede de sinalização Hedgehog reconstruído

extracelular e membrana

Nesta região, foram incluídos três ligantes hedgehog:.. O Sonic Hedgehog (SHH), Hedgehog do índio (IHH) e Desert Hedgehog (DHH). Estes são os ligandos que se ligam a proteínas receptoras Patched1 (PTCH1) e Patched2 (Ptch2) de um alvo de hedgehog ou célula que responde a [26], [27]. Estudos anteriores têm demonstrado que, na ausência de qualquer destes ligandos hedgehog, PTCH1 /Ptch2 inibir proteína-membrana outro trans-L acoplado “Smoothened (SMO)” no interior da membrana celular [26], [27]. foi estudado-se que esta inibição é retirado após os ligandos HH ligar aos receptores de Patched. Como um resultado desta interacção ligando-receptor SMO fica activa e subsequentemente activar a serina /treonina-cinase 36 (STK36) na sua região citoplasmática jusante da célula. Esta proteína quinase STK36 é um dos principais activadores potenciais de proteína Glioma-associado (GLI) no citoplasma [6] e é chamado “ligando de activação GLI dependente”. Nesta região, as proteínas da membrana foram mostrados como uma estrutura hexagonal especial usado CellDesigner notações gráficas [28], [29]. Havia no total 3 ligantes, 6 proteínas extracelulares e 4 proteínas de membrana incluídos na região extracelular e membrana.

proteínas citoplasmática.

Nesta região, foram incluídos moléculas totais 16 proteína. Todas as três isoformas da transcrição GLI factores GLI1, Gli2 e Gli3 foram incluídos. GLI foi encontrado no citoplasma bem como no núcleo e era a principal proteína componente alvo para a activação da via hedgehog [30]. Além disso, havia outras proteínas nesta região que influenciam directa ou indirectamente as três isoformas da proteína GLI no citoplasma. Estas proteínas foram fundidos Humano (HFU),-Unc-51 como quinase 3 (ULK3), ERK1 /2, RAS e TWIST [31] – [34]. Deve ser mencionado que ERK12, RAS, TWIST, FAS e NOTCH1 não são as proteínas da via hedgehog, embora nós consideramos estas proteínas como eles tinham interações diretas significativas com proteínas do núcleo GLI1, Gli2 e SMO. Também o seu papel no ligando ativação da via hedgehog independente em glioma, Colon e cenários de câncer de pâncreas também foi um fator importante para considerá-los em nosso modelo Hedgehog recentemente reconstruído. Verificou-se que a mutação ou sobre-expressão destas proteínas pode activar GLI no citoplasma sem a ajuda de quaisquer ligandos hedgehog. Por outro lado, a partir de vários literatura, também encontrados alguns repressores de proteínas GLI no citoplasma, como proteína cinase A (PKA), Beta-transducina contendo repetição de proteína (BTRCP), caseína quinase isoforma alfa (CKIα), glicogénio-sintase- quinase-3 (GSK3) [35], [36] e incluiu-os na rede.

proteínas nucleares.

na região nuclear do mapa via Hedgehog, que incluiu 13 moléculas essas eram, principalmente, factor de transcrição, ou co-activador de co-repressor. A transcrição activado factores GLI1, Gli2 e Gli3 translocar para o núcleo como GLI1 Nuclear (NUC_GLI1), Gli2 Nuclear (NUC_GLI2) e Gli3 activo (GLI3_A) [37], respectivamente, e ajudar a transcrever vários genes alvo hedgehog com a ajuda de co transcrição activadores STK36 Nuclear (NUC_STK36) e proteínas de especificidade dual-tirosina-quinase regulada fosforilação 1 (DYRK1) [38]. Além disso, havia poucos transcrição co-repressores no núcleo que foram encontrados a partir de várias fontes de literatura e que regulam negativamente os factores de transcrição GLI. Estas proteínas, Sufu Nuclear (NUC_SUFU), NUMB, comichão, SKI, Nuclear Receptor Co-repressor (NCOR), SNO, HDAC e sin3a [39], [40], foram incluídos na rede. No fator de transcrição NUC_GLI1 núcleo transcreve os genes

Ptch1, hip1, Gli1

juntamente com vários outros genes que respondem desta via. A fim de reduzir a complexidade na figura caminho, nós não incluir qualquer gene ou m-RNA nesta região nuclear.

proteínas de saída.

Esta região não especifica qualquer localização celular. Foram incluídos nesta secção separadamente para identificar as proteínas produzidas no final da via hedgehog. Considerou-se uma rede de sinalização como um sistema de entrada-saída, onde os ligandos e proteínas extracelulares foram as entradas, as proteínas produzidas como resposta a estas entradas no final desta via pode ser pensado como proteínas de saída. Havia um total de 15 proteínas, incluindo GLI1, PTCH1 e HHIP incluídos nesta seção. O número total de proteínas mostrados nesta região são mais elevadas comparar com qualquer outra publicação específica humano mapa via Hedgehog com o melhor de nosso conhecimento. Além disso, todas as proteínas nesta região foram coloridas como o amarelo, excepto PTCH1, HHIP e GLI1. A razão foi, após a produção ou a tradução, estas três proteínas translocar para as suas localizações celulares correspondentes e realizar a sua actividade na via. Para mostrar este mecanismo de feedback, que manteve a sua cor semelhante à cor codificada na sua localização celular real. Produção de proteínas Ptch1 e HHIP neste interruptor de percurso “ON” um mecanismo de “feedback negativo” e, assim, controlar ainda mais a activação da via hedgehog através de maneira dependente do ligando. foi experimentalmente provado que a proteína Hedgehog Interacting 1 (HHIP) reprime os ligantes do ouriço por ligação directa com eles ea maior concentração de PTCH1 na membrana iria ajudar a reprimir ainda mais a ativação SMO [41] – [43]. Por outro lado, a produção de GLI1 ajuda a activar a via de novo e, assim, cria um loop de “feedback positivo” nesta rede.

As respostas celulares.

Para mostrar as ligações transversais de as proteínas de saída com a outra via ou funções celulares, mantivemos esta seção no final da nossa figura via. Foram 6 respostas celulares incluídos que estavam a proliferação celular, a progressão do ciclo celular, anti-apoptose, epitelial-mesenquimal Transição (EMT), o sinal de Wnt e sinal de Notch. Nós mostramos as ligações de proteínas produzidas com essas respostas celulares pela seta preta pontilhada na figura via.

Para compreender a actividade destas moléculas detalhe na via de Hedgehog e para executar a análise estrutural, é modelada a via reconstruída mapa através de duas abordagens:. Graph teórica e lógica (consulte a seção Métodos)

Análise estrutural

The Hedgehog via reconstruídos (Figura 1) nos ajudou a descobrir as características de estrutura e topológicos desta rede. Nós usamos “teoria Graph ‘para esta finalidade. Este tipo de análise é também útil para a interpretação visual e /ou topológica de uma rede muito grande complexo [44]. No nosso estudo, considerou-se toda a via de sinalização como uma rede onde o sinal dos ligandos hedgehog atravessa a partir da região extracelular para o núcleo de uma célula alvo através de várias proteínas intermédios citoplásmicos. Nossa rede de sinalização hedgehog era como a rede de um ‘Bow-Tie’ e consistem de 57 nós ou proteínas (52 de núcleo e 5 proteínas não-core da via hedgehog) e seus 140 arestas dirigidas (interações, regulamentos ou a direção do fluxo do sinal) . Como sabemos que o fluxo de sinal de uma rede de sinalização intracelular mantém uma determinada direção, por isso, considerado o nosso modelo teórico gráfico como um “Directed Graph” ou “Digraphs ‘. A fim de mostrar apenas as conexões das proteínas dentro do mapa de Hedgehog, não incluímos as respostas celulares no modelo teórico gráfico. A imagem de toda a rede é mostrado na Figura 2.

Os círculos representam os nodos coloridas ou proteínas da via e as setas pretas indicam uma aresta ou uma ligação entre dois nós da rede. Os nós são coloridas de acordo com suas localizações subcelulares na célula (Figura 1) e são divididas em quatro regiões: extracelular e membrana (azul), o citoplasma (vermelho), Nucleares (verdes) e proteínas de saída (amarelo), respectivamente. O tamanho dos nodos é atribuído de acordo com o seu número total de ligações ou grau. grau total de cada nó é seguido pelo nome das proteínas. A estrutura “Bow-Tie” da rede de sinalização Hedgehog é facilmente visível, onde os sinais são convergindo para GLI1 ou Gli2 e divergentes aos seus passos subsequentes. O tamanho do GLI1 nó é maior, uma vez que tem o maior número de ligações ou grau entre todas as outras proteínas na rede.

Na Figura 2, os círculos representam os nodos coloridas ou as proteínas da rede e as setas pretas indicam as direções de conexões ou arestas entre dois nós. Os nós desta rede foram coloridos de acordo com a sua localização sub-celular, como descrito na Figura 1. As proteínas de saída GLI1, Ptch1 e HHIP não foram mostrados na região “saída”, mas foram apresentadas como conexões reversas de NUC_GLI1 ao GLI1 de citoplasma e PTCH1 e HHIP da região da membrana. O tamanho dos nós na rede (Figura 2) foi atribuído de acordo com o seu número total de ligações ou valor de grau. GLI1 no citoplasma tiveram maior número de grau total na rede; Por conseguinte, o tamanho deste nó na rede foi maior entre todos os outros nós. Também ficou claro a partir desta figura que os sinais de hedgehog dos insumos (proteínas extracelulares e de membrana) convergiram para as proteínas particulares (GLI1 e Gli2) no citoplasma para ativá-lo e depois de sua ativação destas proteínas enviar os sinais (na verdade translocar para o núcleo ) para activar a produção dos diferentes genes alvo /proteínas (como OPN, BCL2, GLI1, HHIP etc.) a jusante do circuito de hedgehog. Portanto, podemos dizer que o fluxo de sinal de hedgehog a partir da região extracelular da membrana para as proteínas alvo a jusante da via hedgehog depende principalmente das proteínas citoplasmáticas GLI intermédios. . Devido a este motivo da via hedgehog canónica é também chamado de ‘GLI mediada via hedgehog “[45]

Foram analisados ​​ainda mais esta rede a partir de três perspectivas: i) Conectividade ii) centralidade e iii) Todos os pares caminho mais curto .

análise Conectividade.

Foi realizada esta análise para saber o número de conexões de cada proteína com todas as outras proteínas na rede. Três tipos de parâmetros (em graus, OUT grau eo grau total) foram utilizados nesta secção (consulte a seção Métodos). Nós calculados e apresentados estes três parâmetros para cada proteína da rede de sinalização Hedgehog na Figura 3A.

mapa de calor dos valores dos parâmetros utilizados na análise de Conectividade e centralidade. Os nomes das proteínas ou os nós estão dispostos linha Wise (eixo Y) em função da posição da sua correspondente região (Figura 1). Os valores dos parâmetros são organizados coluna Wise (eixo X) no mapa de calor. mapa (A) Calor dos valores dos valores dos parâmetros utilizados na análise de conectividade: IN-GRAU, OUT graus e grau total de cada proteína. Alto valor IN-grau de GLI1, PTCH1, HHIP e SHH indica sua maior número de sobre-regulação pelas outras proteínas na rede. Alto valor de OUT-grau de várias proteínas nucleares (por exemplo DYRK1, dormentes, NUC_GLI1, NUC_SUFU, NUC_STK36 etc.) refere-se a sua capacidade para regular outras proteínas em rede HH. Em caso de grau total, GLI1, Gli2 e NUC_GLI1 tem significativo valor mais alto. Refere-se que estas duas proteínas são principalmente ligado a outras proteínas na rede. mapa (B) Calor da pontuação centralidade individual de cada proteína de Hedgehog mapa. Os parâmetros de medição Centralidade utilizados nesta análise foram Eigenvector (CE), intermediação (BC) e de proximidade (CC) centralidade. Observou-se que GLI1 tem o valor mais elevado para cada parâmetro de pontuação. Posteriormente, PTCH1, Ptch2, HHIP, STK36, NUC_GLI1, NUC_GLI2 etc. também estão mostrando um valor significativo para cada pontuação centralidade individual.

O mapa de calor (Figura 3A), que representa os valores dos parâmetros ( IN-GRAU, OUT graus e grau total), mostra as proteínas linha sábia de acordo com suas localizações celulares em uma célula (cima para baixo) e a coluna de valores dos parâmetros sábias. O grau médio IN e OUT (todos juntos) da rede foi calculada como 2,45 e o grau total média foi de 4,91. A fim de identificar as proteínas importantes a partir deste gráfico de calor na base dos parâmetros de conectividade, foram extraídas as proteínas que tinham os valores dos parâmetros mais elevados do que os seus correspondentes valores médios. Todas as proteínas significativos extraídos na base desta hipótese foram listadas na Tabela 1. Verificou-se que houve total de 19, 10 e 23 proteínas que tinham os valores mais elevados do que a média graus, OUT graus e TOTAL graus, respectivamente .

A partir da Tabela 1, ficou claro que a proteína receptor PTCH1 e dois fatores de transcrição GLI1 Gli2 tinha mais elevados valores EM GRAUS em comparação com as outras proteínas em toda a rede, pode ser devido à sua elevada regulação ou interacção com outras proteínas a montante na rede de sinalização de hedgehog. PTCH1 foi mostrando maior em GRAUS porque a maioria dos sinais extracelulares passar por esta proteína do receptor para desencadear a activação de proteína SMO na membrana. Por outro lado, o GLI1 citoplasmática e Gli2 teve alto valor IN-grau que estas proteínas são as proteínas mais importantes na rede para activar a via. Além disso, entre os três ligantes ouriço, Sonic hedgehog (SHH) apresentou o maior valor IN-GRAU como a sua interacção com os receptores Ptch1 e Ptch2 era altamente dependente das proteínas DESPACHADO, Hhat, CDO, BOC e GAS1 na região extracelular do alvo hedgehog célula. As proteínas no núcleo como NUC_GLI1, NUC_GLI2, etc DYRK1 tinha o valor mais elevado para fora graus em relação a outras proteínas na rede. Principalmente as proteínas de saída estavam ligados às conexões de saída ou bordas dessas proteínas nucleares na estrutura da rede. Devido à presença de um maior número de ligações de saída das proteínas nucleares para as proteínas de saída, os valores fora grau de estas proteínas foram aumentadas, em comparação com as outras proteínas, em toda a rede. Observamos também que, exceto as proteínas nucleares, as proteínas de outros locais ou regiões subcelulares não apresentaram valores significativos OUT graus.

Também extraído das proteínas que tiveram a TOTAL-grau mais elevado do que a média total graus 4.91. A Tabela 1 mostra que na região extracelular e ligandos PTCH1, HHIP, SHH, IHH tinha número significativo (maior do que o grau total média) de conexões ou grau total na rede. Isso significa que, a fim de transmitir o sinal de hedgehog extracelular à região intracelular de uma célula, estas proteínas têm um papel mais eficaz dentro de toda a rede. Ficou claro a partir da Figura 2, que GLI1 teve o maior valor TOTAL-GRAU entre todas as outras proteínas na via de sinalização Hedgehog. Significava que esta era a proteína mais importante na rede de sinalização hedgehog. Fora de 57 proteínas na rede, que foi ligado a 30 proteínas.