Name: mapping the structure-function relationships of disordered oncogenic transcription factors using transcriptomic analysis
Uploaded: 2020-06-27T15:00:00
Duration: 9 min 58 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about Mapping the Structure-Function Relationships of Disordered Oncogenic Transcription Factors Using Transcriptomic Analysis at JoVE.com

Dit onderzoek werd ondersteund door de High Performance Computing Facility van het Abigail Wexner Research Institute in het Nationwide Children's Hospital. Dit werk werd ondersteund door het National Institutes of Health National Cancer Institute [U54 CA231641 naar SLL, R01 CA183776 naar SLL]; Alex's Lemonade Stand Foundation [Young Investigator Award aan ERT]; Pelotonia [Fellowship aan ERT]; en de National Health and Medical Research Council CJ Martin Overseas Biomedical Fellowship [APP1111032 naar KIP].

<ol>
	<li>Miettinen, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=New+fusion+sarcomas:+histopathology+and+clinical+significance+of+selected+entities.">New fusion sarcomas: histopathology and clinical significance of selected entities.</a> Human Pathology. 86, 57-65 (2019).</li><li>Knott, M. M. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Targeting+the+undruggable:+exploiting+neomorphic+features+of+fusion+oncoproteins+in+childhood+sarcomas+for+innovative+therapies.">Targeting the undruggable: exploiting neomorphic features of fusion oncoproteins in childhood sarcomas for innovative therapies.</a> Cancer and Metastasis Reviews. 38, 625-642 (2019).</li><li>Yoshihara, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+landscape+and+therapeutic+relevance+of+cancer-associated+transcript+fusions.">The landscape and therapeutic relevance of cancer-associated transcript fusions.</a> Oncogene. 34, 4845-4854 (2015).</li><li>Duesberg, P. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Cancer+genes+generated+by+rare+chromosomal+rearrangements+rather+than+activation+of+oncogenes.">Cancer genes generated by rare chromosomal rearrangements rather than activation of oncogenes.</a> Medical Oncology and Tumor Pharmacotherapy. 4, 163-175 (1987).</li><li>Dupain, C., Harttrampf, A. C., Urbinati, G., Geoerger, B., Massaad-Massade, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Relevance+of+Fusion+Genes+in+Pediatric+Cancers:+Toward+Precision+Medicine.">Relevance of Fusion Genes in Pediatric Cancers: Toward Precision Medicine.</a> Molecular Therapy - Nucleic Acids. 6, 315-326 (2017).</li><li>Mitelman, F., Johansson, B., Mertens, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+impact+of+translocations+and+gene+fusions+on+cancer+causation.">The impact of translocations and gene fusions on cancer causation.</a> Nature Reviews Cancer. 7, 233-245 (2007).</li><li>Smith, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Expression+profiling+of+EWS/FLI+identifies+NKX2.2+as+a+critical+target+gene+in+Ewing's+sarcoma.">Expression profiling of EWS/FLI identifies NKX2.2 as a critical target gene in Ewing's sarcoma.</a> Cancer Cell. 9, 405-416 (2006).</li><li>Davicioni, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Identification+of+a+PAX-FKHR+gene+expression+signature+that+defines+molecular+classes+and+determines+the+prognosis+of+alveolar+rhabdomyosarcomas.">Identification of a PAX-FKHR gene expression signature that defines molecular classes and determines the prognosis of alveolar rhabdomyosarcomas.</a> Cancer Research. 66, 6936-6946 (2006).</li><li>Gr&#246;bner, S. N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+landscape+of+genomic+alterations+across+childhood+cancers.">The landscape of genomic alterations across childhood cancers.</a> Nature. 555, 321-327 (2018).</li><li>Kim, J., Pelletier, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Molecular+genetics+of+chromosome+translocations+involving+EWS+and+related+family+members.">Molecular genetics of chromosome translocations involving EWS and related family members.</a> Physiological Genomics. 1, 127-138 (1999).</li><li>Boulay, G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Cancer-Specific+Retargeting+of+BAF+Complexes+by+a+Prion-like+Domain.">Cancer-Specific Retargeting of BAF Complexes by a Prion-like Domain.</a> Cell. 171, 163-178 (2017).</li><li>Lessnick, S. L., Braun, B. S., Denny, C. T., May, W. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Multiple+domains+mediate+transformation+by+the+Ewing&#8217;s+sarcoma+EWS/FLI-1+fusion+gene.">Multiple domains mediate transformation by the Ewing&#8217;s sarcoma EWS/FLI-1 fusion gene.</a> Oncogene. 10, 423-431 (1995).</li><li>Leach, B. I., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Leukemia+fusion+target+AF9+is+an+intrinsically+disordered+transcriptional+regulator+that+recruits+multiple+partners+via+coupled+folding+and+binding.">Leukemia fusion target AF9 is an intrinsically disordered transcriptional regulator that recruits multiple partners via coupled folding and binding.</a> Structure. 21, 176-183 (2013).</li><li>Ng, K. P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Multiple+aromatic+side+chains+within+a+disordered+structure+are+critical+for+transcription+and+transforming+activity+of+EWS+family+oncoproteins.">Multiple aromatic side chains within a disordered structure are critical for transcription and transforming activity of EWS family oncoproteins.</a> Proceedings of the National Academy of Sciences U.S.A. 104, 479-484 (2007).</li><li>Riggi, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=EWS-FLI1+Divergent+Chromatin+Remodeling+Mechanisms+to+Directly+Activate+or+Repress+Enhancer+Elements+in+Ewing+Sarcoma.">EWS-FLI1 Divergent Chromatin Remodeling Mechanisms to Directly Activate or Repress Enhancer Elements in Ewing Sarcoma.</a> Cancer Cell. 26, 668-681 (2014).</li><li>Tomazou, E. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Epigenome+Mapping+Reveals+Distinct+Modes+of+Gene+Regulation+and+Widespread+Enhancer+Reprogramming+by+the+Oncogenic+Fusion+Protein+EWS-FLI1.">Epigenome Mapping Reveals Distinct Modes of Gene Regulation and Widespread Enhancer Reprogramming by the Oncogenic Fusion Protein EWS-FLI1.</a> Cell Reports. 10, 1082-1095 (2015).</li><li>Sankar, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mechanism+and+relevance+of+EWS/FLI-mediated+transcriptional+repression+in+Ewing+sarcoma.">Mechanism and relevance of EWS/FLI-mediated transcriptional repression in Ewing sarcoma.</a> Oncogene. 32, 5089-5100 (2013).</li><li>Gangwal, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Microsatellites+as+EWS/FLI+response+elements+in+Ewing's+sarcoma.">Microsatellites as EWS/FLI response elements in Ewing's sarcoma.</a> Proceedings of the National Academy of Sciences U.S.A. 105, 10149-10154 (2008).</li><li>Gangwal, K., Close, D., Enriquez, C. A., Hill, C. P., Lessnick, S. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Emergent+Properties+of+EWS/FLI+Regulation+via+GGAA+Microsatellites+in+Ewing's+Sarcoma.">Emergent Properties of EWS/FLI Regulation via GGAA Microsatellites in Ewing's Sarcoma.</a> Genes &amp; Cancer. 1, 177-187 (2010).</li><li>Guillon, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Oncogenic+EWS-FLI1+Protein+Binds+In+Vivo+GGAA+Microsatellite+Sequences+with+Potential+Transcriptional+Activation+Function.">The Oncogenic EWS-FLI1 Protein Binds In Vivo GGAA Microsatellite Sequences with Potential Transcriptional Activation Function.</a> PLoS One. 4, 4932 (2009).</li><li>Chong, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Imaging+dynamic+and+selective+low-complexity+domain+interactions+that+control+gene+transcription.">Imaging dynamic and selective low-complexity domain interactions that control gene transcription.</a> Science. 361, (2018).</li><li>Johnson, K. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Role+for+the+EWS+domain+of+EWS/FLI+in+binding+GGAA-microsatellites+required+for+Ewing+sarcoma+anchorage+independent+growth.">Role for the EWS domain of EWS/FLI in binding GGAA-microsatellites required for Ewing sarcoma anchorage independent growth.</a> Proceedings of the National Academy of Sciences U.S.A. 114, 9870-9875 (2017).</li><li>Theisen, E. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Transcriptomic+analysis+functionally+maps+the+intrinsically+disordered+domain+of+EWS/FLI+and+reveals+novel+transcriptional+dependencies+for+oncogenesis.">Transcriptomic analysis functionally maps the intrinsically disordered domain of EWS/FLI and reveals novel transcriptional dependencies for oncogenesis.</a> Genes &amp; Cancer. 10, 21-38 (2019).</li><li>Chen, J., Bardes, E. E., Aronow, B. J., Jegga, A. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=ToppGene+Suite+for+gene+list+enrichment+analysis+and+candidate+gene+prioritization.">ToppGene Suite for gene list enrichment analysis and candidate gene prioritization.</a> Nucleic Acids Research. 37, 305-311 (2009).</li><li>Johnson, K. M., Taslim, C., Saund, R. S., Lessnick, S. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Identification+of+two+types+of+GGAA-microsatellites+and+their+roles+in+EWS/FLI+binding+and+gene+regulation+in+Ewing+sarcoma.">Identification of two types of GGAA-microsatellites and their roles in EWS/FLI binding and gene regulation in Ewing sarcoma.</a> PLOS One. 12, 0186275 (2017).</li><li>Kim, P., Ballester, L. Y., Zhao, Z. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Domain+retention+in+transcription+factor+fusion+genes+and+its+biological+and+clinical+implications:+a+pan-cancer+study.">Domain retention in transcription factor fusion genes and its biological and clinical implications: a pan-cancer study.</a> Oncotarget. 8, 110103-110117 (2017).</li><li>de Mend&#237;bil, I. O., Vizmanos, J. L., Novo, F. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Signatures+of+Selection+in+Fusion+Transcripts+Resulting+from+Chromosomal+Translocations+in+Human+Cancer.">Signatures of Selection in Fusion Transcripts Resulting from Chromosomal Translocations in Human Cancer.</a> PLOS One. 4, 4805 (2009).</li><li>Frenkel-Morgenstern, M., Valencia, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Novel+domain+combinations+in+proteins+encoded+by+chimeric+transcripts.">Novel domain combinations in proteins encoded by chimeric transcripts.</a> Bioinformatics. 28, 67-74 (2012).</li><li>Hegyi, H., Buday, L., Tompa, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Intrinsic+Structural+Disorder+Confers+Cellular+Viability+on+Oncogenic+Fusion+Proteins.">Intrinsic Structural Disorder Confers Cellular Viability on Oncogenic Fusion Proteins.</a> PLoS Computational Biology. 5, 1000552 (2009).</li><li>Latysheva, N. S., Babu, M. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Discovering+and+understanding+oncogenic+gene+fusions+through+data+intensive+computational+approaches.">Discovering and understanding oncogenic gene fusions through data intensive computational approaches.</a> Nucleic Acids Research. 44, 4487-4503 (2016).</li><li>Deneen, B., Denny, C. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Loss+of+p16+pathways+stabilizes+EWS/FLI1+expression+and+complements+EWS/FLI1+mediated+transformation.">Loss of p16 pathways stabilizes EWS/FLI1 expression and complements EWS/FLI1 mediated transformation.</a> Oncogene. 20, 6731-6741 (2001).</li><li>Kendall, G. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=PAX3-FOXO1+transgenic+zebrafish+models+identify+HES3+as+a+mediator+of+rhabdomyosarcoma+tumorigenesis.">PAX3-FOXO1 transgenic zebrafish models identify HES3 as a mediator of rhabdomyosarcoma tumorigenesis.</a> eLife. 7, 33800 (2018).</li></ol>

SLL verklaart een belangenconflict als lid van de adviesraad voor en aandeelhouder van Salarius Pharmaceuticals. SLL is ook een beursgenoteerde uitvinder op United States Patents No. US 7.393.253 B2, "Methoden en samenstellingen voor de diagnose en behandeling van Ewing's Sarcoma", en US 8.557.532, "Diagnose en behandeling van resistent Ewing's sarcoom." Dit verandert niets aan onze naleving van het JoVE-beleid inzake het delen van gegevens en materialen.

Het bestuderen van de biochemische mechanismen van oncogene transcriptiefactoren is van cruciaal belang om de ziekten die ze veroorzaken te begrijpen en om nieuwe therapeutische strategieën te ontwerpen. Dit geldt vooral bij maligniteiten die worden gekenmerkt door chromosomale translocaties die resulteren in fusietranscriptiefactoren. De domeinen die in deze chimere eiwitten zijn opgenomen, missen mogelijk zinvolle interacties met regulerende domeinen die aanwezig zijn in de wild-type eiwitten, wat het vermogen om structuur-functie-informatie te interpreteren in de context van de fusiebemoeilijkt 26,27,28. Bovendien worden veel van deze oncogene fusies gekenmerkt door intrinsiek ongeordende domeinen met een lage complexiteit10,13,29,30.
Het EWS-domein is een voorbeeld van zo'n intrinsiek ongeordend domein dat betrokken is bij een verscheidenheid aan oncogene fusies10. De intrinsiek ongeordende en repetitieve aard heeft de inspanningen belemmerd om de moleculaire mechanismen te begrijpen die door het EWS-domein worden gebruikt. Eerdere pogingen om de structuurfunctie te onderzoeken, hebben grotendeels hun toevlucht genomen tot het gebruik van verschillende mutanten in de context van reporter-gentests of in celachtergronden die de relevante cellulaire context niet samenvatten, of geen structurele variaties hebben die zinvolle partiële functieproduceren 11,17,25. De hier gepresenteerde methode pakt deze problemen aan. Structuur-functie mapping wordt uitgevoerd in een ziekte-relevante celcontext en next generation sequencing maakt transcriptomische profilering mogelijk om transcriptiefactorfunctie te evalueren in de setting van native chromatine. In het specifieke geval van de DAF-mutant van EWS/FLI werd gemeld dat DAF weinig activiteit vertoonde in reporter-assays met behulp van geïsoleerde responselementen, maar activiteit vertoonde in de context van de volledige genpromotor, hetzij in een reporter-assay of in native chromatine, wat een interessant fenotype23suggereert. Het gebruik van de hier beschreven methode lost directer de vraag op welk type regulerende elementen in het genoom het meest responsief zijn in de ziekteomgeving. Door alle kandidaat-doelgenen tegelijkertijd in hun oorspronkelijke chromatinecontext te testen, is het waarschijnlijker dat een transcriptomische benadering constructen met gedeeltelijke functie identificeert.
De inherente kracht van het gebruik van een ziekterelevante celachtergrond is misschien wel de grootste beperking van deze techniek. Een van de belangrijkste factoren is het kiezen van het juiste celsysteem voor deze experimenten. Veel cellijnen afgeleid van maligniteiten met pathognomonische transcriptiefactoren tolereren niet gemakkelijk knockdown van die transcriptiefactor, en in veel gevallen, met name voor pediatrische kankers, blijft de ware cel van oorsprong controversieel en is de expressie van het oncogen in andere celachtergronden onbetaalbaartoxisch 31,32 . In deze gevallen kan het nuttig zijn om experimenten uit te voeren in een andere celachtergrond, zolang de onderzoeker voorzichtig is bij de interpretatie van de resultaten en alle relevante bevindingen in een meer ziekterelevant celtype op de juiste manier valideert.
Het is van cruciaal belang om de stabiliteit en fenotypische gevolgen van expressie van het oncogen zorgvuldig te valideren en alleen monsters voor sequencing in te dienen die aan strikte criteria voldoen. Hier omvatte dit western blot om knockdown en redding te bevestigen, en qRT-PCR van een klein aantal bekende doelgenen om de positieve controle te valideren(figuur 2). Het is ook cruciaal om zoveel mogelijk batchvariabiliteit te verminderen door de cel- en RNA-preparaten zorgvuldig zo gelijk mogelijk uit te voeren door elke batch.
De hier beschreven methode wordt vooral krachtig in combinatie met andere soorten genomische gegevens die spreken over de genoombrede functie van de transcriptiefactor die wordt bestudeerd. Toekomstige richtingen voor dit type structuurfunctieanalyse zouden worden uitgebreid met ChIP-seq en ATAC-seq om de binding van de transcriptiefactor en eventuele geïnduceerde veranderingen in chromatinetoegankelijkheid te bepalen. Als suite kan dit type gegevens erop wijzen dat verschillende structurele componenten van een oncogene transcriptiefactor bijdragen aan verschillende aspecten van de functie (d.w.z. DNA-binding versus chromatinemodificatie versus co-regulator rekrutering). Over het algemeen kan het gebruik van op NGS gebaseerde benaderingen om de structuur-functierelaties van fusietranscriptiefactoren in kaart te brengen, nieuwe inzichten onthullen in de biochemische determinanten van de oncogene functie van deze eiwitten. Dit is belangrijk om ons begrip van de ziekten die ze veroorzaken te vergroten en om de ontwikkeling van nieuwe therapeutische strategieën mogelijk te maken.

Een subset van kankers, waaronder veel maligniteiten van de kindertijd en adolescentie, worden gekenmerkt door chromosomale translocaties die nieuwe fusie-oncogenen genereren1,2,3,4,5,6. De resulterende fusie-eiwitten functioneren vaak als oncogene transcriptiefactoren en orkestreren wijdverspreide veranderingen in transcriptionele regulatie om tumorigenese te bevorderen7,8. Kankers met deze translocaties bezitten gewoonlijk een verder rustig mutatielandschap, met weinig terugkerende genomische aberraties afgezien van de pathognomonische fusie4,9. Als zodanig is het direct richten op het fusie-eiwit een aantrekkelijke therapeutische strategie bij deze ziekten. Deze oncogene transcriptiefactoren bestaan echter vaak uit een laagcomplex, intrinsiek ongeordend, transcriptioneel activerend domein gefuseerd met een DNA-bindend domein (DBD)10,11,12,13,14. Zowel de intrinsiek ongeordende domeinen (IDD's) als DBD's van deze eiwitten zijn moeilijk te targeten gebleken met conventionele farmacologische benaderingen. De ontwikkeling van nieuwe therapeutische benaderingen vereist daarom een meer gedetailleerd moleculair begrip van de mechanismen die door deze fusies worden gebruikt om genexpressie op afwijkende wijze te reguleren.
Het N-terminale IDD-gedeelte van EWSR1 wordt vaak gefuseerd met een DBD bij kanker, waaronder EWS / FLI in Ewing-sarcoom, EWS / WT1 in diffuse kleine ronde celtumor en EWS / ATF1 in heldercellig sarcoom van zachte delen10. De mechanistische rol van de EWS IDD in elk van deze fusies is onvolledig begrepen. De EWS/ETS-familie van fusies, met name EWS/FLI, is de meest functioneel gekarakteriseerde tot nu toe. EWS/FLI coördineert genoombrede epigenetische en transcriptionele veranderingen die leiden tot de activering en onderdrukking van duizenden genen7,11,15,16. Studies hebben aangetoond dat de IDD belangrijk is voor de rekrutering van zowel transcriptionele co-activatoren (zoals p300, WDR5 en het BAF-complex), als co-onderdrukkers (zoals het NuRD-complex)11,15,17. De fusie van de EWS IDD met het C-terminale deel van FLI1 verleent nieuwe DNA-bindende specificiteit aan de ETS DBD van FLI1, zodanig dat de fusie oncoproteïne (EWS / FLI) bindt aan repetitieve GGAA-microsatellietgebieden van het genoom naast het consensus ETS-motief18,19,20. In combinatie met de co-activator rekruteringsfunctie bevordert deze emergente DNA-bindende activiteit van EWS /FLI de novo enhancervorming op GGAA-microsatellieten distale naar transcriptiestartplaatsen (TSS) ("enhancer-achtige" microsatellieten) en rekruteert RNA-polymerase II om transcriptie te bevorderen bij GGAA-microsatellieten proximaal aan TSS ("promotor-achtige" microsatellieten)11,15,16,21.
Alles bij elkaar hebben deze gegevens ons ertoe gebracht te veronderstellen dat discrete elementen binnen het EWS-domein bijdragen aan de werving van verschillende co-regulatoren voor verschillende soorten EWS / FLI-bindingssites. Het onderscheiden van deze elementen binnen het EWS-gedeelte van EWS/FLI, en hoe ze functioneren, is echter belemmerd door de zeer repetitieve en ongeordende aard van het domein. Hier gebruiken we een eerder gepubliceerd knockdown-rescue-systeem in Ewing-sarcoomcellen om deze elementen functioneel in kaart te brengen in de EWS IDD. In dit systeem wordt EWS/FLI uitgeput met behulp van een shRNA gericht op de 3'UTR van het FLI1 gen, en expressie wordt gered met verschillende EWS/FLI mutante cDNA constructen zonder de 3'UTR7,17,22. Deze experimenten richtten zich op constructies met verschillende deleties om de structuur-functierelatie tussen de EWS IDD en belangrijke oncogene fenotypes in kaart te brengen, waaronder activering van een GGAA-microsatelliet reporter construct, kolonievormingstests en gerichte validatie van EWS / FLI-geactiveerde en -onderdrukte genen7,17,22 . Deze studies slaagden er echter niet in om afzonderlijke subdomeinen binnen de EWS IDD in EWS / FLI te vinden die uniek belangrijk zijn voor activering of repressie. Alle geteste constructies waren ofwel in staat om specifieke doelgenen te activeren en te onderdrukken, wat leidde tot efficiënte kolonievorming, of niet in staat om een van de EWS / FLI-doelgenen te reguleren, wat leidde tot verlies van kolonievorming7,17,22.
Transcriptomische analyses die mogelijk worden gemaakt door de wijdverspreide toepassing van de volgende generatie sequencing worden vaak gebruikt om genexpressiehandtekeningen in twee omstandigheden te vergelijken, vaak in de context van screening of beschrijvende studies. In plaats daarvan wilden we gebruik maken van de mogelijkheid om genoombrede expressiegegevens vast te leggen met behulp van RNA-sequencing (RNA-seq) om de bijdragen van IDD's aan de transcriptiefactorfunctie te karakteriseren. In dit geval wordt RNA-seq gekoppeld aan het knockdown-rescue-systeem om de structuur-functierelatie van het EWS-domein te onderzoeken. Deze benadering is van toepassing op andere fusietranscriptiefactoren, waaronder andere EWS-fusies of wildtype-transcriptiefactoren met een slecht begrepen functie, en heeft meerdere voordelen ten opzichte van de andere assays die worden gebruikt voor functionele mappingstudies, zoals reporter-assays of gerichte qRT-PCR. Deze omvatten het testen van structurele determinanten van functie in de relevante chromatinecontext, het vermogen om meerdere soorten responselementen in één test te testen (d.w.z. geactiveerd en onderdrukt, GGAA-microsatelliet en niet-microsatelliet, enz.), En het resulterende vermogen om gedeeltelijke functie beter te detecteren.
Succesvolle implementatie van deze aanpak hangt af van een celgebaseerd systeem dat de fenotypen van belang vastlegt (in dit geval A673-cellen met shRNA-gemedieerde EWS / FLI-depletie) en een panel van mutante constructen in een expressievector die geschikt is voor het celgebaseerde systeem (in dit geval pMSCV-hygro met verschillende 3x-FLAG-gelabelde EWS / FLI-mutanten die moeten worden afgeleverd door retrovirale transductie). Virale transductie van crispr-gebaseerde depletieconstructies, shRNA-gebaseerde depletieconstructies en cDNA-expressieconstructies met de juiste selectie om stabiele cellijnen te genereren, wordt aanbevolen boven voorbijgaande transfectie. De downstream-interpretatie van resultaten wordt versterkt wanneer de transcriptomische gegevens kunnen worden gecombineerd met andere gegevens met betrekking tot lokalisatie van de transcriptiefactor en andere fenotypische uitlezingen waar beschikbaar.
In dit artikel passen we deze benadering toe om de activiteit van de DAF-mutant van EWS/FLI14te karakteriseren. De DAF-mutant heeft 17 tyrosine- tot alaninemutaties in de repetitieve gebieden van de EWS IDD van EWS/FLI14. Deze specifieke EWS-mutant was eerder gemeld en is niet in staat om reporter-genexpressie te activeren wanneer deze is gefuseerd met de ATF1 DBD14. Voorlopige qRT-PCR-gegevens suggereerden echter dat deze mutant in staat was om transcriptie van het EWS / FLI-doel NR0B123te activeren. De transcriptomische benadering die hier wordt beschreven, maakte een succesvolle detectie van de partiële functie van de DAF-mutant mogelijk. Door deze transcriptomische gegevens te koppelen aan informatie over EWS/FLI bindings- en herkenningsmotieven laten we verder zien dat de DAF mutant functie behoudt bij GGAA-microsatelliet repeats. Deze resultaten identificeren DAF als de eerste gedeeltelijk functionele EWS/FLI-mutant en benadrukken de functie bij niet-microsatellietgenenen als belangrijk voor oncogenese (zoals gerapporteerd23). Dit toont de kracht aan van deze transcriptomische structuur-functie mapping benadering om inzicht te geven in de functie van oncogene transcriptiefactoren.

<table>
	<tbody>
		<tr>
			<td>Wet Lab Reagents</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>anti-FLI rabbit pAb</td>
			<td>Abcam</td>
			<td>ab15289</td>
			<td>1:500</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>anti-lamin B1 rabbit pAb</td>
			<td>Abcam</td>
			<td>ab16048</td>
			<td>1:2000</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Cell-based system for introduction of mutant constructs</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>Determined by cell system used</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Cryotubes</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>For viral aliquots</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>DMEM</td>
			<td>Corning Cellgro</td>
			<td>10-013-CV</td>
			<td>For viral production</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Fetal bovine serum</td>
			<td>Gibco</td>
			<td>16000-044</td>
			<td>For viral production</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>G418</td>
			<td>ThermoFisher</td>
			<td>10131027</td>
			<td>For viral production</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>HEK293-EBNAs</td>
			<td>ATCC</td>
			<td>CRL-10852</td>
			<td>For viral production</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>HEPES</td>
			<td>Gibco</td>
			<td>15630106</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Hygromycin B</td>
			<td>ThermoFisher</td>
			<td>10687010</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>M2 anti-FLAG mouse mAb</td>
			<td>Sigma</td>
			<td>F3165</td>
			<td>1:2000</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Near IR-secondary antibodies</td>
			<td>Li-Cor</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Optimem</td>
			<td>Gibco</td>
			<td>31985062</td>
			<td>For viral production</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Penicillin/Streptomycin/Glutamine</td>
			<td>Gibco</td>
			<td>10378-016</td>
			<td>For viral production</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Polybrene</td>
			<td>Sigma</td>
			<td>TR-1003-G</td>
			<td>For viral transduction</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Puromycin</td>
			<td>Sigma</td>
			<td>P8833</td>
			<td>Stored at 2 mg/mL stock</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>RNeasy Plus kit</td>
			<td>Qiagen</td>
			<td>74136</td>
			<td>Has gDNA removal columns</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Selection reagents</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>As dictated by cell system used</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Sodium Pyruvate</td>
			<td>Gibco</td>
			<td>11360-070</td>
			<td>For viral production</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Tissue culture media</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>Determined by cell system used</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>TransIT-LT1</td>
			<td>Mirus</td>
			<td>MIR 2304</td>
			<td>For viral production</td>
		</tr>
		<tr>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Software</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Access to HPC environment</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>AnnotationDbi</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>1.38.2</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Cairo</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>1.5-10</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>DESeq2</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>1.16.1</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>genefilter</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>1.58.1</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ggbiplot</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>0.55</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ggplot2</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>3.1.1</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>org.Hs.eg.db</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>3.4.1</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>pheatmap</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>1.0.12</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>PuTTY</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>R</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>3.4.0</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>RColorBrewer</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>1.1-2</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>reshape2</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>1.4.3</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>rgl</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>0.100.19</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>R-studio</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>STAR</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>Version 2.6 or later</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>sva</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>3.24.4</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>TrimGalore!</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>WinSCP</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

mapping the structure-function relationships of disordered oncogenic transcription factors using transcriptomic analysis

Veel kankers worden gekenmerkt door chromosomale translocaties die resulteren in de expressie van oncogene fusietranscriptiefactoren. Typisch bevatten deze eiwitten een intrinsiek ongeordend domein (IDD) gefuseerd met het DNA-bindende domein (DBD) van een ander eiwit en orkestreren wijdverspreide transcriptionele veranderingen om maligniteit te bevorderen. Deze fusies zijn vaak de enige terugkerende genomische aberratie in de kankers die ze veroorzaken, waardoor ze aantrekkelijke therapeutische doelen zijn. Het richten op oncogene transcriptiefactoren vereist echter een beter begrip van de mechanistische rol die idd's met een lage complexiteit spelen in hun functie. Het N-terminale domein van EWSR1 is een IDD die betrokken is bij een verscheidenheid aan oncogene fusietranscriptiefactoren, waaronder EWS / FLI, EWS / ATF en EWS / WT1. Hier gebruiken we RNA-sequencing om de structurele kenmerken van het EWS-domein te onderzoeken die belangrijk zijn voor de transcriptionele functie van EWS / FLI in Ewing-sarcoom. Eerst wordt shRNA-gemedieerde uitputting van de endogene fusie van Ewing-sarcoomcellen in combinatie met ectopische expressie van een verscheidenheid aan EWS-mutante constructen uitgevoerd. Vervolgens wordt RNA-sequencing gebruikt om de transcriptomen van cellen die deze constructen tot expressie brengen te analyseren om de functionele tekorten geassocieerd met mutaties in het EWS-domein te karakteriseren. Door de transcriptomische analyses te integreren met eerder gepubliceerde informatie over EWS / FLI DNA-bindingsmotieven en genomische lokalisatie, evenals functionele testen voor het transformeren van vermogen, waren we in staat om structurele kenmerken van EWS / FLI te identificeren die belangrijk zijn voor oncogenese en een nieuwe set EWS / FLI-doelgenen te definiëren die cruciaal zijn voor Ewing-sarcoom. Dit artikel demonstreert het gebruik van RNA-sequencing als een methode om de structuur-functierelatie van het intrinsiek ongeordende domein van oncogene transcriptiefactoren in kaart te brengen.

Voorlopige qRT-PCR-gegevens suggereerden dat een EWS / FLI-mutant genaamd DAF, met specifieke tyrosine- tot alaninemutaties in het repetitieve en ongeordende gebied van EWS, het vermogen behield om EWS / FLI-doelgenen te activeren, maar er niet in slaagde kritieke doelgenen te onderdrukken23. Om de relatie tussen deze residuen in het EWS-domein en de EWS/FLI-functie beter te begrijpen, is het hierboven beschreven en in figuur 1 beschreven protocol gebruikt. A673 Ewing-sarcoomcellen werden viraal getransduceerd met een shRNA gericht op de 3'UTR van FLI1, wat resulteerde in de uitputting van endogene EWS / FLI. Na vier dagen selectie werd de EWS/FLI-functie gered met virale transductie van verschillende 3XFLAG-gelabelde EWS/FLI-mutantconstructen, met lege vector als controle zonder redding. Een niet-functionele mutant zonder het EWS-domein, genaamd Δ22, werd gebruikt als een negatieve controle en wild-type EWS / FLI, wtEF genaamd, werd gebruikt als een positieve controle (Figuur 2A). DAF werd gebruikt als testconstructie, hoewel indien gewenst meer dan één testconstructie kan worden gebruikt. Cellen werden geselecteerd voor nog eens 10 dagen om constructexpressie te stabiliseren en vervolgens verzameld voor RNA (met een gDNA-verwijderingsstap), eiwit- en kolonievormende assays. Vier replicaties werden verzameld en representatieve qRT-PCR en western blots die effectieve knockdown en redding laten zien, zijn weergegeven in figuur 2B-D. Opgemerkt moet worden dat DAF-geredde cellen er niet in slaagden kolonies te vormen zoals weergegeven in figuur 2E, wat wijst op verminderde oncogene transformatie.
Na voltooiing van de replicatievalidatie en fenotypische assays, werd RNA ingediend bij het Institute for Genomic Medicine in het Nationwide Children's Hospital voor bibliotheekvoorbereiding en next generation sequencing met ~ 50 miljoen 150-bp gepaarde eindlezingen verzameld. De gegevens werden geretourneerd als fastq.gz bestanden. Uit deze bestanden werden met TrimGalore leesbewerkingen van lage kwaliteit bijgesneden en STAR werd gebruikt om af te stemmen op het menselijk genoom hg19 en de reads per gen te tellen. hg19 werd gebruikt voor compatibiliteit met de andere samengestelde datasets voor EWS/FLI die worden gebruikt in downstream-analyse. Deze afgelezen tellingen werden gecombineerd tot een enkele telmatrix voor alle monsters, waarvan de eerste 6 rijen zijn weergegeven in figuur 3.
Tellingen werden aanvankelijk uitgevoerd door DESeq2 zonder batchnormalisatie, maar visuele inspectie van de monster-tot-monsterafstand toonde potentiële verstorende batcheffecten zoals weergegeven gemarkeerd met rode pijlen in figuur 4A. Dit is waarschijnlijk ontstaan als gevolg van biologische variabiliteit geïntroduceerd door de passage van cellen in cultuur en verschillen in de verwerking van elke batch. Normalisatie voor batcheffecten werd uitgevoerd met ComBat en wordt over het algemeen aanbevolen. De steekproef-tot-monsterafstanden van de batchgenormaliseerde gegevens zijn weergegeven in figuur 4B. Na batchnormalisatie werd DESeq2 gebruikt om transcriptionele profielen te genereren voor de drie constructen (wtEF, Δ22 en DAF) ten opzichte van de basislijn. Merk op dat terwijl "ouderlijke" A673-cellen (mock knockdown en mock rescue, hier "iLuc" genoemd) werden opgenomen in de differentiële analyse, de referentie voor dit experiment de cellen zijn met EWS / FLI-uitgeputte, iEF-cellen genoemd. Het transcriptionele profiel kan hier voor het endogene eiwit worden gegenereerd door het iLuc-monster te vergelijken met iEF, en dit kan van belang zijn om te begrijpen hoe het reddingssysteem werkt, maar dat is niet het doel van deze specifieke analyse. De transcriptionele profielen die voor de mutanten worden gegenereerd, omvatten positieve (wtEF) en negatieve (Δ22) controles met betrekking tot iEF, zodat deze moeten functioneren als de benchmarks voor andere mutanten. Dit is belangrijk, omdat de positieve controle in dit voorbeeld de functie van endogene EWS / FLI zoals elders besproken7,23niet volledig samenvatte.
De principal component analysis (PCA) in figuur 5 suggereert dat het transcriptieprofiel van DAF intermediair is tussen wtEF en Δ22, wat de partiële functie bevestigt. Bovendien toonde hiërarchische clustering van de 1000 meest variabele genen in de monsters aan dat DAF er niet in slaagde EWS/FLI-doelgenen te onderdrukken en slechts gedeeltelijk de genactiveringsactiviteit behield, zoals weergegeven in figuur 6A en figuur S5. ToppGene-analyse suggereerde dat de klassen genen die DAF activeert functioneel verschillen van die EWS/FLI-geactiveerde doelen waar DAF niet-functioneel is(figuur 6B). Interessant is dat de functie van geactiveerde genen gered door wtEF, maar niet door DAF, gerelateerd lijkt te zijn aan transcriptionele controle en chromatineregulatie. Op basis van de resultaten van de kolonievormingstests moeten de genen van deze kerngensignatuur verder worden geanalyseerd op hun rol in EWS / FLI-gemedieerde oncogenese. Het belang van EWS/FLI-gemedieerde genrepressie is eerder beschreven17.
Het is bekend dat EWS/FLI een unieke bindingsaffiniteit bezit voor GGAA-microsatellietrepetitie-elementen19,22,en dat binding aan deze elementen downstream genregulatie11,15,18,20,22aandrijft. Deze microsatellieten zijn gekarakteriseerd als geassocieerd met activering of repressie, en ofwel proximaal aan (< 5 kb) TSS of distaal aan (> 5 kb) TSS25. Daarnaast zijn er EWS/FLI-gereguleerde genen met hoge affiniteit (HA) ETS motieven proximaal aan TSS23. Om de kenmerken van de DAF-functie verder te analyseren en welke soorten EWS/FLI-geactiveerde genen DAF kon redden, werd differentiële expressie van genen geassocieerd met deze verschillende klassen geanalyseerd. Interessant is dat DAF het meest in staat was om GGAA-microsatelliet geactiveerde genen te redden, maar niet in staat om geactiveerde genen in de buurt van een HA-site te redden, zoals te zien is in figuur 7. Zoals te zien is bij hiërarchische clustering, slaagt DAF er niet in om EWS/FLI-gemedieerde repressie over motiefklassen heen te redden. Deze gegevens suggereren dat DAF voldoende structurele kenmerken van EWS behoudt om te binden aan en te activeren van GGAA-microsatellieten, zowel proximaal als distaal aan TSS. Dit komt waarschijnlijk voort uit het intacte SYGQ-domein waarvan wordt gedacht dat het belangrijk is voor EWS / FLI-activiteit bij GGAA-herhalingen11. Deze gegevens suggereren ook dat de specifieke tyrosines gemuteerd in DAF een belangrijke, maar slecht begrepen rol spelen in EWS / FLI-gemedieerde genregulatie van HA-sites, evenals in genrepressie, wat een belangrijk gebied van verder onderzoek benadrukt.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61564/61564fig01.jpg"> Figuur 1: Workflow. Weergave van de stapsgewijze procedure voor het uitvoeren van structuur-functie mapping door transcriptomics. Cellen werden eerst voorbereid om de reeks constructies uit te drukken die nodig zijn voor het in kaart brengen van structuurfuncties. Na expressie werden cellen geoogst op RNA en eiwit en getest op correlatieve fenotypen. Expressie van de constructen werd gevalideerd en dit proces werd 3-4 keer herhaald om onafhankelijke biologische replicaties te verzamelen. RNA werd vervolgens ingediend voor next-generation sequencing (NGS). Wanneer gegevens werden ontvangen, werden gegevens bijgesneden op kwaliteit, uitgelijnd en werden tellingen per transcript berekend. Batcheffecten werden gecontroleerd en transcriptomische handtekeningen en differentiële expressie werden bepaald met behulp van DESeq2. Hiërarchische clustering en downstream analyse integreren van andere -omics datasets en andere pathway of functionele analyse kan worden opgenomen. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61564/61564fig01large.jpg" target="_blank">Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61564/61564fig02.jpg"> Figuur 2: Validatie van constructexpressie en correlatieve assays. (A) Schema met de in dit voorbeeld geteste constructies. (B) Validatie van knockdown van endogene EWS/FLI en expressie van 3X-FLAG-tagged constructen door immunoblot. (C,D) Validatie van constructactiviteit bij een EWS/FLI(C)geactiveerd doelgen, NR0B1en(D)onderdrukt doelgen, TGFBR2, door qRT-PCR. De gegevens worden gepresenteerd als gemiddelde +/- standaarddeviatie. P-waarden werden berekend met een Tukey's eerlijke significantietest. * p < 0,05, ** p < 0,01, *** p < 0,005 (E) Kolonietellingen van soft-agar-assays die worden uitgevoerd om de transformerende activiteit van constructen te beoordelen. P-waarden werden berekend met een Tukey's eerlijke significantietest. * p < 0,05, ** p < 0,01, *** p < 0,005. Deze figuur is overgenomen van Theisen, et al.23<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61564/61564fig02large.jpg" target="_blank">Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61564/61564fig03.jpg"> Figuur 3: Definitieve verzamelde telgegevens voor analyse. Screenshot van de eerste 6 rijen van het telbestand met gentellingen voor alle monsters die batchgenormaliseerd en geanalyseerd moeten worden. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61564/61564fig03large.jpg" target="_blank">Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61564/61564fig04v3.jpg"> Figuur 4: Heatmaps van monster tot monster. (A) Waarnemingspunt van monster tot monster met de steekproefclustering van de ruwe tellingsgegevens. Monsters die zowel per batch als per monster worden geclusterd, worden aangeduid met rode pijlen. (B) Sample-to-sample afstandsdiagram na batchnormalisatie met ComBat. Hier clusteren monsters van alle replicaties samen, onafhankelijk van batch. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61564/61564fig04large.jpg" target="_blank">Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.</a>
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61564/61564fig05.jpg"> Figuur 5: Resultaten van differentiële expressieanalyse. (A) Pca-plot (Principle component analysis) van de transcriptomische handtekeningen die voor alle monsters zijn gegenereerd, vertonen een sterke clustering binnen het monster en tonen aan dat DAF wordt bemiddeld tussen de positieve (wtEF) en negatieve (Δ22) controles. (B) Vulkaanplots met de -log(p-waarde) uitgezet tegen de log2FoldChange voor genen in elk construct. Genen met een aangepaste p-waarde < 0,05 en een |log2(FoldChange)| > 1 worden als significant beschouwd en worden in rood weergegeven. Paneel 5B is een bewerking van Theisen, et al.23<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61564/61564fig05large.jpg" target="_blank">Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.</a>
<img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61564/61564fig06.jpg"> Figuur 6: Hiërarchische clustering om genklassen te identificeren. (A) Hiërarchische clustering van de top 1000 meest variabele genen in alle constructen en de baseline, iEF, laat zien dat DAF EWS/FLI-gemedieerde genactivatie gedeeltelijk redt. (B) Genontologie (moleculaire functie) resultaten van ToppGene die de functionele verrijking van EWS/FLI-geactiveerde genen laten zien die al dan niet door DAF worden gered. Paneel 6B is een bewerking van Theisen, et al.23<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61564/61564fig06large.jpg" target="_blank">Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.</a>
<img alt="Figure 7" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/61564/61564fig07.jpg"> Figuur 7: Gedetailleerde analyse van verschillende transcriptiefactorresponselementen op verschillende constructies: (A) Schematische weergave van de gegevensverwerking die wordt gebruikt om panelen te genereren (B) en (C) door andere beschikbare datasets op te nemen met de transcriptomische profielen hier. (B, C) Compilatie met de redding van verschillende klassen van directe EWS/FLI- (B) geactiveerde en (C) onderdrukte doelen. De genen waren alleen die genen met detecteerbare differentiële expressie door endogene EWS/FLI. In elk cirkeldiagram toont grijs het deel van de genen dat niet door het construct wordt gered. Rood toont het deel van de genen dat differentieel wordt geactiveerd en blauw toont het deel van de genen dat differentieel wordt onderdrukt. Deze figuur is overgenomen van Theisen, et al.23<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/61564/61564fig07large.jpg" target="_blank">Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.</a>
Figuur S1: Het laden van de fastq.gz bestanden naar de HPC-omgeving, bijsnijden en uitlijnen. <a href="https://cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/61564/61564supfig01.jpg" target="_blank">Klik hier om deze figuur te downloaden.</a>
Figuur S2: Het aantal leeswaarden voor steekproeven verzamelen en batchnormalisatie uitvoeren met ComBat. <a href="https://cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/61564/61564supfig02.jpg" target="_blank">Klik hier om deze figuur te downloaden.</a>
Figuur S3: DESeq2 uitvoeren en resultaten van differentiële expressieanalyse extraheren. <a href="https://cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/61564/61564supfig03.jpg" target="_blank">Klik hier om deze figuur te downloaden.</a>
Figuur S4: Output analyseren. <a href="https://cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/61564/61564supfig04.jpg" target="_blank">Klik hier om deze figuur te downloaden.</a>
Figuur S5: Hiërarchische clustering om genklassen te identificeren: Hiërarchische clustering van de top 1000 meest variabele genen over alle constructen en de baseline, iEF, gesorteerd in k-clusters. In dit geval k=7, maar deze parameter wordt ingesteld door de gebruiker zoals weergegeven in Figuur S4D. <a href="https://cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/61564/61564supfig05.jpg" target="_blank">Klik hier om deze figuur te downloaden.</a>
Tabel S1: Lijst van genen (Ensembl gen ID) met cluster annotatie. <a href="https://cloudflare.jove.com/files/ftp_upload/61564/Table_S1.xlsx" target="_blank">Klik hier om deze tabel te downloaden.</a>

Watch this Scientific Journal Video about Mapping the Structure-Function Relationships of Disordered Oncogenic Transcription Factors Using Transcriptomic Analysis at JoVE.com

Mapping the Structure-Function Relationships of Disordered Oncogenic Transcription Factors Using Transcriptomic Analysis

Intrinsiek ongeordende domeinen zijn belangrijk voor de functie van de oncogene fusietranscriptiefactor. Om deze eiwitten therapeutisch te targeten, is een meer gedetailleerd begrip van de regulerende mechanismen die door deze domeinen worden gebruikt, vereist. Hier gebruiken we transcriptomics om belangrijke structurele kenmerken van het intrinsiek ongeordende EWS-domein in Ewing-sarcoom in kaart te brengen.

Het in kaart brengen van de structuur-functierelaties van ongeordende oncogene transcriptiefactoren met behulp van transcriptomische analyse

Many cancers are characterized by chromosomal translocations which result in the expression of oncogenic fusion transcription factors. Typically, these ...

Research

JoVE Journal

Cancer Research

Identification and Characterization of Metastatic Factors by Gene Transfer into the Novel RIP-Tag; RIP-tva Murine Model

Identification and Characterization of Metastatic Factors by Gene Transfer into the Novel RIP-Tag; RIP-tva Murine Model

Identificatie en karakterisering van metastatische factoren door genenoverdracht in de roman RIP-Tag; RIP-BTW lymfkliertest Model

Metastatic cancer accounts for 90% of deaths in patients with solid tumors. There is an urgent need to better understand the drivers of cancer metastasis ...

Using CRISPR/Cas9 Gene Editing to Investigate the Oncogenic Activity of Mutant Calreticulin in Cytokine Dependent Hematopoietic Cells

Met behulp van CRISPR/Cas9 Gene bewerken om te onderzoeken de oncogene activiteit van Mutant Calreticulin in Cytokine afhankelijke hematopoietische cellen

Clustered regularly interspaced short palindromic repeats (CRISPR) is an adaptive immunity system in prokaryotes that has been repurposed by scientists to ...

Simple and Rapid Method to Obtain High-quality Tumor DNA from Clinical-pathological Specimens Using Touch Imprint Cytology

Eenvoudige en snelle methode om kwalitatief hoogwaardige Tumor DNA uit klinisch-pathologische monsters met behulp van Touch Impressum cytologie

It is critical to determine the mutational status in cancer before administration and treatment of specific molecular targeted drugs for cancer patients. ...

An Integrated Platform for Genome-wide Mapping of Chromatin States Using High-throughput ChIP-sequencing in Tumor Tissues

Een geïntegreerd Platform voor het toewijzen van de genoom-brede van chromatine Staten met behulp van High-throughput ChIP-sequencing in Tumor weefsels

Histone modifications constitute a major component of the epigenome and play important regulatory roles in determining the transcriptional status of ...

Dual Effects of Melanoma Cell-derived Factors on Bone Marrow Adipocytes Differentiation

Dual effecten van melanoom cel-afgeleide factoren op het beenmerg Adipocytes differentiatie

The crosstalk between bone marrow adipocytes and tumor cells may play a critical role in the process of bone metastasis. A variety of methods are ...

An Oncogenic Hepatocyte-Induced Orthotopic Mouse Model of Hepatocellular Cancer Arising in the Setting of Hepatic Inflammation and Fibrosis

Een oncogene hepatocyte-geïnduceerde Orthotopic muis model van hepatocellulaire kanker ontstaan in de setting van leverontsteking en fibrose

The absence of a clinically relevant animal model addressing the typical immune characteristics of hepatocellular cancer (HCC) has significantly impeded ...

Oncogenic Gene Fusion Detection Using Anchored Multiplex Polymerase Chain Reaction Followed by Next Generation Sequencing

Oncogene Genfusie detectie met behulp van verankerde multiplex polymerase kettingreactie gevolgd door sequenties van de volgende generatie

Gene fusions frequently contribute to the oncogenic phenotype of many different types of cancer. Additionally, the presence of certain fusions in samples ...

Analyzing Tumor Gene Expression Factors with the CorExplorer Web Portal

Het analyseren van tumor genexpressie factoren met de CorExplorer Web Portal

Differential gene expression analysis is an important technique for understanding disease states. The machine learning algorithm CorEx has shown utility ...

Identification of Transcription Factor Regulators using Medium-Throughput Screening of Arrayed Libraries and a Dual-Luciferase-Based Reporter

Identificatie van Transcription Factor Regulators met behulp van Medium-Throughput Screening van arrayed bibliotheken en een Dual-Luciferase-Based Reporter

Transcription factors can alter the expression of numerous target genes that influence a variety of downstream processes making them good targets for ...

Evaluating Cell Death Using Cell-Free Supernatant of Probiotics in Three-Dimensional Spheroid Cultures of Colorectal Cancer Cells

Celdood evalueren met celvrije supernatant van probiotica in driedimensionale sferoïde culturen van colorectale kankercellen

This manuscript describes a protocol to evaluate cancer cell deaths in three dimensional (3D) spheroids of multicellular types of cancer cells using ...