Abstract
Et sentralt mål for kreft biologi er å forstå hvordan celler fra denne familien av genetiske sykdommer gjennomgå spesifikke morfologiske og fysiologiske endringer og regress til en de-regulert topp cellesyklusen. Det faktum at svulster er ikke i stand til å utføre de fleste av de spesifikke funksjonene i den opprinnelige vev førte oss til hypoteser at graden av spesialisering av transkriptomet av kreftvevet må være mindre enn sine vanlige kolleger. Ved hjelp av informasjonsteori verktøy, analyserte vi fire datasett avledet fra transcriptomes av normale og tumorvev til kvantitativt teste hypotesen om at kreft reduserer transkriptom spesialisering. Her viser vi at den transkripsjonelle spesialisering av en tumor er betydelig mindre enn den tilsvarende normale vev, og kan sammenlignes med den spesialisering av dedifferensierte embryonale stamceller. Videre viser vi at fallet i spesialisering i kreftvevet skyldes i hovedsak en reduksjon i uttrykket av gener som er svært spesifikke for normal organ. Denne tilnærmingen gir oss en bedre forståelse av kreftutvikling, og tilbyr nye verktøy for identifisering av gener som er svært innflytelsesrik i kreft progresjon
Citation. Martínez O, Reyes-Valdés MH, Herrera-Estrella L (2010) Kreft reduserer transkriptom Spesialisering. PLoS ONE fem (5): e10398. doi: 10,1371 /journal.pone.0010398
Redaktør: Shin-Han Shiu, Michigan State University, USA
mottatt: 3 mars 2010; Godkjent: 07.04.2010; Publisert: 03.05.2010
Copyright: © 2010 Martínez et al. Dette er en åpen-tilgang artikkelen distribueres under betingelsene i Creative Commons Attribution License, som tillater ubegrenset bruk, distribusjon og reproduksjon i ethvert medium, forutsatt den opprinnelige forfatteren og kilden krediteres
Finansiering:. Dette arbeidet ble støttet av Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt), Consejo de Ciencia y Tecnología del Estado de Guanajuato (Concyteg), Centro de INVESTIGACION y de Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional (Cinvestav) og Universidad Autónoma Agraria Antonio Narro (UAAAN). Finansiører hadde ingen rolle i studiedesign, datainnsamling og analyse, beslutning om å publisere, eller utarbeidelse av manuskriptet
Konkurrerende interesser:.. Forfatterne har erklært at ingen konkurrerende interesser eksisterer
Innledning
Kreft er en kompleks familie av ervervet genetiske sykdommer hvori en enkelt celle klon og dens avkom akkumuleres arvelige endringer som fører til en malign fenotype av deregulert cellevekst og differensiering [1]. Tallrike studier har blitt utført for å bedre forstå de endringer som skjer i transkripsjon profil under utviklingen av kreft [2]. Disse eksperimentene har blitt utført ved direkte telling av kodene av uttrykte gener ved hjelp av serie analyse av genuttrykk (SAGE) [3], uttrykt sequence tags (EST) [4], og andre telling strategier, eller ved indirekte å måle nivået av transkripsjon ved hjelp av DNA-mikromatriser [5]. I mange tilfeller har disse forsøk oppdaget at gener som er fortrinnsvis uttrykt i en krefttumor og kan tjene som molekylære markører for malignitet. I tillegg kan de også detektere signifikante endringer i nivået av transkripsjon sett av gener som deltar i komplekse signaliseringsnettverk. Endringer i disse nettverkene representerer forvrengninger av banene som regulerer fysiologi av normale celler [6].
Kreftcellene miste evnen til å utføre de normale funksjoner av det opprinnelige vev, og på samme tid, få egenskaper som tillate dem å overleve som en uavhengig og ofte invasive svulster. Som cellelinjer utvikle seg fra en normal til en cancerous tilstand, mutasjoner kjøre en økning i genetisk mangfold [7]. Denne prosessen skjer parallelt med det utvalg av fenotyper og genotyper som tillater pre-kreftceller for å trives i deres mikromiljø [8]. Tumorceller som mangler ofte den differensiering som er til stede i det normale vev som de kommer fra. Siden midten av 19
århundre, har dette faktum føre patologer som tyder på at svulster oppstår fra embryo-lignende celler [9]. Gitt at kreft skal oppstå fra en celle som har potensial til å dele seg, har to ikke-eksklusiv hypoteser av den cellulære opprinnelse av tumorer historisk blitt foreslått. Den første hypotesen sier at kreft oppstår fra stamceller på grunn av modning arrest; den andre sier at kreft oppstår fra dedifferentiation av modne celler [10]. Mer nylig har imidlertid begrepet «kreft stamceller», eller sjeldne celler med et ubegrensede muligheter for selvfornyelse, har fått aksept som en subpopulasjon av celler som driver tumorigenesis. Denne hypotesen er basert på funn som har vist at i noen tilfeller, bare et delsett av celler i en tumor har ubegrenset proliferativ potensial [11]. Imidlertid er denne hypotesen kontroversielt, siden veksten av visse ondartede svulster er drevet av en betydelig andel av tumorceller som ikke er kreft stamceller (større enn 10%) [12]. Uansett, det er klare bevis på at den udifferensierte fenotypen til mange tumorceller ligner fenotypen av udifferensierte normale celler, så som embryonale stamceller. Videre har studier av genekspresjon i kreftsvulster avslørte at dårlig differensierte tumorer viser preferensiell overekspresjon av gener som normalt anriket i embryonale stamceller, som støtter den mulighet at disse genene bidrar til de stamcelle-lignende fenotyper som vises av mange tumorer [13].
Tidligere har vi beskrevet utviklingen av indeksene basert på Shannons informasjonsteori for å måle transkriptomet mangfold, spesialisering, og genet spesifisitet av normale organer og vev [14]. I den studien, erholdt vi en indeks av gen spesifisitet,
S
i
, som har en verdi på null for gener som er like uttrykt i alle vev og har en definert maksimalverdi når et gen som blir uttrykt i bare en vev. Transkriptomet spesialisering,
δ
j
derfor er definert som gjennomsnittet genet spesifisitet uttrykt i transkriptomet (se Materialer og metoder). Generelt er en vev mer spesialisert hvis spesifikke gener er sterkt uttrykt i den. Vi viste også at menneskelige organer har en bestemt grad av mangfold og spesialisering som er relatert til deres funksjonalitet. I denne studien har vi brukt informasjonsteori verktøy for å sammenligne transkriptom mangfold og spesialisering av kreftsvulster kontra sine vanlige kolleger. Vi viser at spesialisering av kreft vev vanligvis avtar sammenlignet med sine vanlige kolleger, som er hovedsakelig på grunn av nedgang i uttrykk for svært spesifikke gener.
Resultater
Vi antok at den morfologiske og funksjonelle endringer som oppstår i løpet av kreft progresjon ville føre til store endringer i kreft transkriptomet, blant annet en reduksjon i spesialisering, når sammenlignet med tilsvarende normale vev. For å teste denne hypotesen i en bred ramme, valgte vi tre samlinger av genet koder og en microarray eksperiment. Datasett
A Hotell og
B
velges samlinger av cDNA bibliotek fra «Cancer Genome Anatomy Project» [15] for mennesker og mus vev, henholdsvis. Datasett
C
består av SAGE biblioteker fra normale menneskelige og tumorvev hentet fra prosjektet «Human transkriptomet Map» [16] og datasett
D
er en microarray studie av menneskelig vev i normal og pre -cancerous stater som var forbundet med utholdenhet [17]. Datasett
A Hotell og
B
innlemme fem embryonale stamceller (ESC) og en stamcelle (HSC) biblioteker og ble inkludert i analysen basert på deres grad av dedifferentiation. Disse datasett ble underkastet analyse av informasjonsegenskapene til transkriptomet som tidligere beskrevet [14]. I telle tags datasett, vurdert vi den statistiske betydningen av forskjellene i spesialisering. I hvert fall fikk vi spesifisitet (
S
i
) og Target spesifisitet (
TS
ij
) for genene studert i datasett, som er tillatt for utvalget av antatte overuttrykte gener i kreft eller normalt vev, samt diskriminering av gener fortrinnsvis uttrykt i en gitt tilstand.
Evaluering transkriptomet spesialisering i normale og kreft vev
analysen av datasettene
En
og
B
for å estimere transkriptomet mangfold (
H
j, etter) og spesialisering (
δ
j
) indekser ble gjort på tre nivåer av cDNA bibliotek gruppering med følgende betegnelse: individuelle cDNA bibliotekene ble definert som «oppheves»; sammensatte cDNA-biblioteker som stammer fra den samme typen organ og vev tilstand (normal eller kreft) ble definert som «gruppert»; og en ytterligere gruppering av cDNA-bibliotek som bare anses vevet staten og ikke orgelet opprinnelses ble definert som «fullstendig gruppering» (se Materialer og metoder).
H
j
målt variasjon av fordelinger av vitnemål og
δ
j
vurderes gjennomsnittlig spesifisitet av genene uttrykt i transkriptom. Visualisering av posisjonene til transcriptomes i (
H
j
,
δ
j
) koordinater tillatt oss å effektivt vurdere de relative forskjeller i disse viktige parametere. Resultater for oppheves analyse, datasettet D analyse, tabeller av konfidensintervall for de relevante parametere, og disseksjon av forskjellene i transkriptomet spesialisering er omtalt i Støttetekst S1.
Figur 1 presenterer spre tomter for nivåene av transkriptom mangfold,
H
j
og spesialisering,
δ
j
, på gruppert nivå for datasett
A Hotell og
B
. Når man sammenligner 12 par menneskelige analoge vev, 11 kreftvevet hadde signifikant mindre spesialisering enn sine normale kolleger, med øye kreft er det eneste vevet som hadde en anslått spesialisering som var større enn normal motpart (figur 1A, Tabell S4, og Støtte tekst S1). Men etter ytterligere analyse, konkluderte vi at øyet vevsprøve er mest sannsynlig fordreid på grunn av den mindre prøvestørrelse av det normale øyet biblioteket (10,679 koder) i forhold til kreft øyet biblioteket (42,029 koder) (se tekst Hjelpemiddel S1). Dette trolig hindret korrekt estimering av øye-spesifikke gener i normal biblioteket. Alle endringer i spesialisering av transcriptomes er statistisk signifikante (tabell S4 og tabell S5; P 0,01). Figur 1A viser også at transkriptomet mangfold, målt ved
H
j
, økt kreft statene alle vev, med unntak av testis og morkaken. Økningen i
H
j
indikerer en mer jevn fordeling av transkripsjonsnivåer uttrykte gener, som er mest sannsynlig på grunn av en nedgang i ekspresjon av gener utbredt i de normale vev. Som vist i figur 1A, observerte vi at spesialisering av de grupperte MGP bibliotekene er på samme nivå som de fleste av kreftvev. Dette er i samsvar med den lave morfologiske spesialisering av ESCs.
Sammenlign datasett er forbundet med en usammenhengende linje.
A
– Menneske data fra 53 biblioteker av 13 forskjellige vev med totalt 671,197 koder for 28,087 gener; gruppert analyser.
B Anmeldelser – Muse data fra 29 biblioteker med 5 forskjellige vev og med totalt 541,453 uttrykt koder for 25,044 forskjellige gener; gruppert analyser. Data for
A Hotell og
B
er fra «Cancer Genome Anatomy Project» (https://cgap.nci.nih.gov/). Omtrentlige 95% konfidensintervall for mangfold og spesialisering er plottet som kontinuerlige fargede linjer. Se Støtte Tekst S1 samt Figur S1, Figur S2, Figur S3, Figur S4, Figur S5 og figur S6 som illustrerer individuelle sammenligninger og detaljer.
For å kunne vurdere fallet i spesialisering av cancervev, sammenlignet vi gjennomsnitt spesifisiteten av gener som ble over-uttrykt i normale vev som i cancervev. Generelt, har vi funnet at det var en signifikant høyere gjennomsnittlig spesifisitet av gener som over-uttrykt i normale vev, noe som antyder at nedgangen i fordypning skyldtes under karsinogenese reduksjon eller eliminasjon av ekspresjonen av høyt spesialiserte gener i normale vev (se tabell S11 og figur S11). Vi har også analysert de ti mest innflytelsesrike gener som forårsaket reduksjonen i spesialisering i alle elleve vev av datasettet
A.
For hvert vev, fant vi eksempler på organspesifikke gener som ble slått av i tilsvarende kreftvev, inkludert Chondroadherin (
Tsjad)
i bein, Uromodulin (
UMOD)
i nyre, syre fosfatase prostata spesifikt (
ACPP)
genet i prostata, og et gen for spermatogenesis-assosiert protein i testiklene (tabell S12).
for å bekrefte vår hypotese om at spesialisering reduksjon i kreftvevet, undersøkte vi en helt uavhengig modell av mus vev (datasett
B
). I denne analysen alle de normale vev viste signifikant større enn de tilsvarende fordypning cancervev (figur 1 B, Tabell S6 og S7 Tabell; P 0,01). Datasett
B
også inkludert et bibliotek med HSCs hentet fra benmargen. Disse cellene viste et nivå av spesialisering kan sammenlignes med normal lunge og huden selv når udifferensiert (figur 1B). I fire av de fem organer ble undersøkt i datasettet
B
den gjennomsnittlige spesifisiteten av genene som var over-uttrykt i normalt vev var signifikant større enn den tilsvarende verdi for cancervev, med unntak av brystkjertel ( Tabell S11). Imidlertid gener relatert til melkeproduksjonen, som var innenfor de innflytelsesrike gener av melkekjertelen, og har en høy spesifisitet av ekspresjon i dette vev (tabell S13 og S14 tabell) viste en ekstrem nedgang i ekspresjon i kreftvevet. Disse resultatene forklare den generelt fall i fordypning sett i melkekjertler. I tillegg spredningsplott av genet frekvensbytte mellom normale og kreftvevet vs spesialisering viste en forekomst av svært spesifikke, over-uttrykte gener i normale vev fra de fem organer undersøkt (Figur S12). Vi konkluderer med at svært spesifikke gener som har redusert uttrykk i kreftvevet kjøre fallet i spesialisering, lik den man ser i datasettet A.
Dataene fra «Human transkriptomet Map» (datasett
C
) består av en samling av SAGE genet koder som tilhører heterogene normale og tumorvev som er gruppert etter kromosom. Vi ser bort fra de åpenbare forskjellene i transkripsjonsprofiler mellom forskjellige organer og bare testet hypotesen om at spesialisering avtar i tumor transcriptomes. Det er verdt å merke seg at i motsetning til analysene av datasett
A Hotell og
B
, der genet spesifisitet ble beregnet for kombinasjonen av vev og tilstand, i datasettet C spesifisitet er anslått bare med Når det gjelder tilstanden til vevet (normal vs tumor) og ser bort vev opprinnelsesland. Derfor er genet spesifisitet i dette datasettet bare refererer til normal eller tumorvev, og innebærer at en mye lavere beregnede fordypning ville bli observert. En stor og vesentlig endring i transkriptomet fordypning mellom de normale og tumorvev ble observert for alle kromosomer (figur 2, Figur S7, fig S8, Figur S9 Figur S10, tabell S9, og Støtte tekst S1), med unntak av kromosom Y, for hvilken forskjellen er ikke signifikant. De fleste av de forskjellene som er signifikante (23 av 24) er i den forventede retningen og har mindre fordypning i tumor transcriptomes. Et unntak fra dette var kromosom 18, hvor endringen i spesialisering er i den motsatte retning (se Hjelpemiddel Text S1). Men analysen av alle loci sammen (figur 2 og tabell S9) støtter sterkt hypotesen om at kreft reduserer spesialisering av vev
menneskelige uttrykk data er fra «Human transkriptomet Map» prosjektet (http:. //bioinfo.amc.uva.nl/HTMseq/controller), datasett «Alle vev normal» og «Alle vev svulst». Data består av 18,609,073 koder for totalt 62,916 loci av kromosom. Se figur S7, Figur S8, Figur S9 og figur S10 som forsterke bokser av denne figuren presentere 95% konfidensintervall for estimatene.
I vår forrige undersøkelse, viste vi at den estimerte rang variant av mangfold og spesialisering i menneske transkriptomet er mye mindre ved bruk av mikromatriser enn når man teller genet koder [14]. Dette er på grunn av den forholdsvis smalere dynamiske område av mikromatriser, sammenlignet med kodetelle strategier [18], som forvrenger både høye og lave uttrykte gener. Til tross for disse svakhetene, analyse av normal (TDLUs) og forstadier (HELUs) vev sammenkoblede av pasient (datasett
D
) viste en stor nedgang i spesialisering i forstadier til vev i sju av de åtte tilfellene studert (figur S13) .
Gener oppdaget bare i kreft
informasjonsteori tilnærming for å studere transkriptomet har fordelen av å la en estimering av graden av global genet spesifisitet,
S
i
, av hvert gen studert, så vel som dens target spesifisitet,
TS
ij
, en parameter som måler spesifisiteten til et gitt gen for en valgt transkriptomet (se Matematisk Tillegget i Hjelpemiddel tekst S1) . Disse verktøyene kan man enkelt valg av gener som er fortrinnsvis uttrykt i kreftvev, og derfor har potensiale til å tjene som molekylære markører for malignitet. I tillegg kan disse indekser hjelpe til i å identifisere gener som er spesifikke for en spesiell type av cancer eller gener som ikke er signifikant endret i løpet av utvikling av kreft, og kan derfor tjene som markør kontroller ved måling av gener som er av varierende uttrykk. Det er viktig å merke seg at når et gen i en spesiell datasettet blir detektert i bare kreftvev, kan det ikke utledes å være utelukkende i kreft, ettersom det kan også være til stede i normale vev ved upåviselige nivåer. Men gener med høye nivåer av uttrykk som bare finnes i kreftvev er gode kandidater for å være signifikant oppregulert i kreft.
For å identifisere gener som er forskjellig uttrykt i kreftvevet, bestemt vi genet spesifisitet (
S
i
) og målrette spesifisitet (
TS
ij
) i datasettet
A
med komplett gruppering analyse. Tabell 1 viser eksempler på gener som er representert i kreftvev ved den høyeste andel av ekspresjon nivå (høyere enn 1 i 10 000) og fraværende fra alle normale vev. Disse genene ble bare påvist i kreftvevet, med en rekke koder (spenner 54-535) i kreftvev og ingen tags i normalt vev (maks
S
i
i analysen). Til statistisk validere oppregulert hyppigheten av disse genene, søkte vi nøyaktig Fisher test [19] med Bonferroni korreksjon for multippel testing [20] (se Methods). Tabell 2 viser gener som ble oppdaget i bare én type kreft. Identifiseringen av slike gener var mulig (trough
S
i
og
TS
ij
) på grunn av inkludering av ulike typer kreft vev i analysen. Tabell S10 viser eksempler på gener utelukkende uttrykt ved relativt høy hastighet i tumorvev i analysen av datasettet
C
.
Diskusjoner
Bruk av informasjonsteori verktøy for å kvantitativt vurdere endringer i steady state transkripsjon abundances mulig for oss å undersøke fire ulike datasett for å finne ut om kreft vev har mindre transkriptomet spesialisering enn sine vanlige kolleger. Resultatene fra disse analysene viste resultatene at spesialisering av kreft transkriptomet redusert når sammenlignet med normalt vev tilsvarende. Nedgangen i transkriptomet fordypning skyldes først og fremst en reduksjon i ekspresjonsnivået av gener som er vev-spesifikke og som regel uttrykt ved høye nivåer i normale vev (se Hjelpemiddel tekst S1 og tabell S11, Table S12, Table S13, Table S14, Tabell S15 og tabell S16). Disse resultatene er i overensstemmelse med den observasjon at tumorer ofte viser morfologisk dedifferensierte celletyper på en måte som ligner på den som ble observert i stamceller [21]. I tillegg har molekylært bevis vist at dårlig differensierte kreft tumorer som over gener som er anriket i embryonale stamceller [13]. Det er ikke helt klart hvorvidt kreft initierer ved en fremgangsmåte med de-regulering av organ stamceller eller ved en de-novo dedifferentiation organceller drevet frem av mutasjoner som oppstår i løpet av utviklingen av tumoren [7].
Alle programmer med høy gjennomstrømning transkriptom studier som brukes enten telle tag strategier eller mikromatriser kun målt relative endringer i transkripsjonsnivået. Denne tilnærmingen gjør universelt akseptert forutsetning at alle cellene har samme absolutte transkripsjonen aktivitet. Imidlertid mangler denne antakelsen eksperimentell validering, spesielt i tilfelle av kreftceller. Den brukt i denne studien fremgangsmåte målte relative nivåer av genekspresjon (sett av
p
ij
) for å vurdere gen spesifisitet, transkriptomet mangfold og spesialisering. Derfor kan vi ikke utelukke muligheten for at alle gener kan ha en høyere absolutt uttrykk nivå i kreft enn i normalt vev. Likevel vil en generell økning i transkripsjon i kreftceller ikke ha en stor innvirkning på transkriptomet spesialisering eller i spesifisitet av genuttrykk.
transkriptomet spesialisering, δ
i, måles utelukkende i sammenheng med organer eller vev inkludert i analysen, og reflekterer det organ eller vev forspenning mot ekspresjon av spesifikke gener. For å estimere den «sanne» spesialisering av en vev, må alle forskjellige celletyper i et gitt organ tas hver for seg i analysen. Dette ble ikke oppfylt i analysen gjøres her på grunn av begrensninger i dataene som brukes i denne studien. En annen faktor som påvirker estimering av spesialisering er prøvestørrelsen, eller nærmere bestemt antallet genet koder som anvendes. Høyt spesifikke gener har en tendens til å bli uttrykt i en liten del av de celler som danner et organ og således har en høy sannsynlighet for ikke å ha noen genet koder og ikke være tilstede hvis prøven er forholdsvis liten. Som et resultat, har en tendens til spesialisering for å bli undervurdert i små utvalgsstørrelser. I tilfelle av datasettet
A
, det totale antall koder var 620 696, med 131,623 (21%) koder som tilsvarer normalt vev og de resterende 489,073 (79%) koder som tilsvarer kreftvevet. Derfor potensialet for undervurdering av spesialisering var høyere for normalt vev enn for kreftvevet. Likevel viser figur 1A sterke bevis på mindre spesialisering i kreftvevet. Dette ble observert i datasett
B Hotell og
C
også.
Menneskelige organer består av forskjellige tall og typer celler og derfor har forskjellige nivåer av kompleksitet. Et mer komplekst organ vil ha et større antall forskjellige celletyper, og som et resultat vil estimering av dens mangfold og spesialisering være mindre presis og krever en større prøvestørrelse for nøyaktighet. I motsetning til dette, blir tumorer dannet av et lite antall forskjellige celletyper, og å estimere et mangfold og spesialisering vil være mer nøyaktig med en gitt prøvestørrelse. Dette er tydelig ved størrelsen på konfidensintervaller for hvert punkt i figur 1 (se også fig S1, S2 fig, Figur S3, fig S4, S5 og Figur Figur S6). I begge tilfeller (datasett
A
og
B
), størrelsen på konfidensintervallene er større for de normale vev analysert enn for sine kreft motstykker. Likevel er forskjellene i spesialisering mellom normale og kreft vev er flere konfidensintervall fra hverandre, noe som viser at konklusjonene er robust statistisk (tabell S4, Table S5, Table S6, Table S7 og tabell S8).
Det er vel kjent at tumorceller blir ofte udifferensiert og ligner embryonale stamceller [9]. Å sammenligne grad av spesialisering av kreft vev med at av ESCs inkluderte vi fem biblioteker av ESCs i datasettet
En
og analysert dem individuelt (figur S1) eller som en gruppe (figur 1A). Posisjonen til ESC i Figur 1 og Figur S1 bekrefter at nivået av spesialisering av stamceller er sammenlignbare med de fleste av kreftvev analysert. Disse data bekrefter sammenhengen mellom fenotypiske dedifferentiation og fallet i spesialisering i både ESCs og kreftceller. Dessverre, data som viser graden av dedifferentiation i de ulike svulstene analysert i datasett
En
,
B, etter og
C
ikke var til stede i databasene, og derfor vi kunne ikke antyde om det er en sammenheng mellom graden av dedifferentiation av svulsten og dens fall i spesialisering. Imidlertid hypoteser vi at dette forholdet sannsynligvis eksisterer, siden graden av dedifferentiation av tumoren synes å korrelere med ekspresjon av settene av gener som er anriket i ESCs [13].
Vi analyserte et bibliotek av HSCs som en del av datasettet
B
. Dette bibliotek ble laget fra FACS-rensede, hematopoietiske stamceller fra benmarg, og representerer celler som kan differensiere til myelomonocytisk-celler, B-celler eller T-celler. I motsetning til de ESCs i figur 1, er disse celler som stammer fra en spesialisert voksen organ. Som vist i figur 1B, HSCs har et nivå av estimert fordypning kan sammenlignes med normal lunge og høyere enn den til normal hud. Dette tyder på at en relativt udifferensierte celletyper kan presentere en forholdsvis høy spesialisering av transcriptome. Vår konklusjon er også støttet av transkriptomet analyse av normale lymfatisk vev (lymfe og Lymphr, figur 1A).
Vi foreslår at egnethet av en pre-cancerous celle, i sammenheng med en svulst, vil bli økt hvis gener relatert til den opprinnelige funksjon av den parentale vev er slått av, fordi dette sterkt uttrykt og bestemt sett av gener som representerer en høy pris på energi og ressurser som ville være ufordelaktig i sammenheng med tumoren. Vår hypotese antyder at dersom ekspresjonen av disse høyt uttrykte og spesifikke gener er redusert eller slått av, bør da en reduksjon i vev fordypning holdes. Dissekere reduksjon i spesialisering gjennom analyse av de individuelle genetiske komponentene vil gi en bedre forståelse av karsinogenese. Videre, hvis det nedgang i ekspresjon av i det minste noen av disse gener går forut for morfologiske endringer i pre-kreftceller, rulle kan utnyttes for diagnostisk foreslår. Vår hypotese er ikke motsagt av observasjon av dedifferentiation i kreftvevet, men heller paralleller dette funnet. Vev med en større dedifferensieres fenotype vil uttrykke en mindre spesialisert transkriptomet
Analysen i datasettet
C
ble utført på loci som ble gruppert etter kromosomer fra en heterogen blanding av vev klassifisert bare som «normal» og «tumor». Derfor er spesifisiteten av loci bare beregnet med hensyn til dette kriteriet og ikke med hensyn til orgelet opprinnelses som i datasett
A Hotell og
B.
Som en konsekvens, spesialisering anslått for «normal» og «tumor» vev er mye mindre enn graden av spesialisering estimert når orgelet opprinnelses er tatt hensyn til (sammenlign figur 1 og 2). Til tross for små forskjeller i fordypning mellom normale og cancervev i datasettet
C
, dataene er statistisk signifikant for alle kromosomer (unntatt for kromosom Y), og alle tilfeller, unntatt for kromosom 18, indikerer at et fall i fordypning oppstår i tumorer (tabell S8). Interessant, kromosom 18 inneholder flere tumorsuppressorgener inkludert
DDC
,
DPC4, etter og
JV18-1 /MADR2 product: [22], og derfor den høye uttrykket av disse genene kunne kjøre den observerte økningen i spesialisering (se tabell S15). Samlet utgjør disse dataene tjene en uavhengig bekreftelse på hypotesen om at transkriptomet spesialisering avtar i svulster. Vi spår at økt forståelse av mekanismene som er ansvarlige for fallet i spesialisering som skjer i svulster gjennom bedre karakterisering av kreft transkriptom profiler vil føre til utvikling av nye molekylære diagnoseverktøy og intervensjonsteknikker.
Fra analyse av gruppert normale og kreftvevet i datasettet
en plakater ( «fullstendig gruppering», se Methods) vi har oppdaget 14,573 gener (52%) av totalt 28,087 gener som var representert i enten normale eller kreft vev bare (anslått genet spesifisitet
S
i
= 1). Av disse genene med maksimal spesifisitet, ble 6220 (43%) som detekteres utelukkende i kreft og den gjenværende 8353 (57%) ble funnet eksklusivt i normale vev. Våre observasjoner at bestemte gener ble funnet i bare en bestemt gruppe (normale eller cancervev) var avhengig av prøvestørrelsen, og derfor kreves for statistiske analyser for å bestemme den betydning. The Fishers eksakte test med Bonferroni korreksjon (se Methods) konkluderte med at bare 17 av de genene som utelukkende ble oppdaget i kreft vev ble betydelig oppregulert. Disse genene er presentert i tabell 1. Tabell S17 presenterer Gene Ontologi klassifikasjoner for genene som er presentert i tabell 1.
Hvis informasjonsteori indeksene er effektive i å identifisere gener oppregulert i kreft, de bør også oppdage gener som tidligere har blitt rapportert å være assosiert med kreft. Dette var faktisk tilfelle, som listen av gener utelukkende påvist i kreft (tabell 1), inkludert
TRAF7
,
PRPS1
,
CDT1, etter og
ZWINT , etter ble tidligere rapportert som markør kreft gener [23], [24], [25], [26]. Enda viktigere, identifiserer denne kvantitativ tilnærming gener potensielt involvert i kreft som ikke tidligere har blitt identifisert, for eksempel
KLHL21
,
KIFC1
, og
XAB2 plakater (tabell 1). En beskrivelse av genene som er oppført i tabell 1 er vist i Hjelpemiddel Text S1.
Genene som er angitt i tabell 2 ble funnet å være til stede i bare én type av kreft ved betydelig høye nivåer av ekspresjon (gruppert analyse, datasettet
A
) og eksemplifisere de rike mulighetene for data-mining hjelp spesifisitet (
S
i
) og målrette spesifisitet (
TS
ij
) av genet uttrykk. Blant disse genene, har vi funnet eksempler på kreftmarkører (
MLANA)
(også rapportert i tabell 1), et nylig beskrevet onkogen (
OTX2
) [27], og et gen som brukes som en
