Cisplatin is a member of platinum-containing anti-cancer drugs that causes cross-linking of DNA and ultimately cancer cell apoptosis. The therapeutic function of cisplatin on various types of cancers has been widely reported but the side effects have been discovered together and nephrotoxicity has been regarded as major side effect of cisplatin. To select candidates for new sensitive nephrotoxicity biomarker, we performed proteomic analysis using 2-DE/MALDI-TOF-MS followed by cisplatin treatment in human kidney cell line, HK-2 cells, and compared the results to the gene profile from microarray composed of genes changed in expression by cisplatin from formerly reported article. Annexin A5 has been selected to be the most potential candidate and it has been identified using Western blot, RT-PCR and cell viability assay whether annexin A5 is available to be a sensitive nephrotoxic biomarker. Treatment with cisplatin on HK-2 cells caused the increase of annexin A5 expression in protein and mRNA levels. Over-expression of annexin A5 blocked HK-2 cell proliferation, indicating correlation between annexin A5 and renal cell toxicity. Taken together, these results suggest the possibility of annexin A5 as a new biomarker for cisplatin-mediated nephrotoxicity.
Transcriptome analysis has been widely used to make biomarker panels to diagnose cancers. In breast cancer, the age of the patient has been known to be associated with clinical features. As clinical transcriptome data have accumulated significantly, we classified all human genes based on age-specific differential expression between normal and breast cancer cells using public data. We retrieved the values for gene expression levels in breast cancer and matched normal cells from The Cancer Genome Atlas. We divided genes into two classes by paired t test without considering age in the first classification. We carried out a secondary classification of genes for each class into eight groups, based on the patterns of the p-values, which were calculated for each of the three age groups we defined. Through this two-step classification, gene expression was eventually grouped into 16 classes. We showed that this classification method could be applied to establish a more accurate prediction model to diagnose breast cancer by comparing the performance of prediction models with different combinations of genes. We expect that our scheme of classification could be used for other types of cancer data.
Introduction: Many signal transduction pathways mediate cell's behavior by regulating expression level of involved genes. Abnormal behavior indicates loss of regulatory potential of pathways, and this can be attributed to loss of expression regulation of downstream genes. Therefore, function of pathways should be assessed by activity of a pathway itself and relative activity between a pathway and downstream genes, simultaneously. Results and Discussion: In this study, we suggested a new method to assess pathway's function by introducing concept of 'responsiveness'. The responsiveness was defined as a relative activity between a pathway itself and its downstream genes. The expression level of a downstream gene as a function of an upstream pathway activation characterizes disease status. In this aspect, by using the responsiveness we predicted potential progress in cancer development. We applied our method to predict primary and metastatic status of melanoma cancer. The result shows that the responsiveness-based approach achieves better performance than using gene or pathway information alone. The mean of ROC scores in the responsiveness-based approach was 0.90 for GSE7553 data set, increased more than 40% compared to a gene-based method. Moreover, identifying the abnormal regulatory patterns between pathway and its downstream genes provided more biologically interpretable information compared to gene or pathway based approaches.
microRNAs (miRNAs) are small non-coding RNAs that regulate gene expression by targeting the 3'-untranslated region of multiple target genes. Pathogenesis results from defects in several gene sets; therefore, disease progression could be prevented using miRNAs targeting multiple genes. Moreover, recent studies suggest that miRNAs reflect the stage of the specific disease, such as carcinogenesis. Cystic diseases, including polycystic kidney disease, polycystic liver disease, pancreatic cystic disease, and ovarian cystic disease, have common processes of cyst formation in the specific organ. Specifically, epithelial cells initiate abnormal cell proliferation and apoptosis as a result of alterations to key genes. Cysts are caused by fluid accumulation in the lumen. However, the molecular mechanisms underlying cyst formation and progression remain unclear. This review aims to introduce the key miRNAs related to cyst formation, and we suggest that miRNAs could be useful biomarkers and potential therapeutic targets in several cystic diseases.
Chung, Tae Su;Kim, Ju Han;Lee, Young-Ju;Park, Woong-Yang
Genomics & Informatics
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v.3
no.3
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pp.63-67
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2005
Adaptive responses to diverse microbial pathogens might be limited in relatively few types. Host cell responses to pathogens are believed to be patterned or stereotyped along with species or class. We tried to compose the host response to Mycoplasma in terms of cellular gene expression. Although gene expression profile of two host HeLa and 293 cells were quite different each other, 30 genes were differentially expressed by mycoplasma infection in both of HeLa and 293 cells. Six of them (PR48, MADH4, MKPX, CRK, RBM7, NEK3) were related to cell cycle or proliferation. Another category of genes like IL1 HY1, KLRF1, TNFSF14, GBP1 were host defense to elicit immune responses. With this set of genes, we establish the prediction model for mycoplasma contamination.
Kim, In-Young;Lee, Sun-Ho;Rha, Sun-Young;Kim, Byung-Soo
Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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2004.11a
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pp.272-278
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2004
Recently, Pepe et al. (2003) employed the receiver operating characteristic (ROC) approach to rank candidate genes from a microarray experiment that can be used for the biomarker development with the ultimate purpose of the population screening of a cancer, In the cancer microarray experiment based on n patients the researcher often wants to compare the tumor tissue with the normal tissue within the same individual using a common reference RNA. This design is referred to as a reference design or an indirect design. Ideally, this experiment produces n pairs of microarray data, where each pair consists of two sets of microarray data resulting from reference versus normal tissue and reference versus tumor tissue hybridizations. However, for certain individuals either normal tissue or tumor tissue is not large enough for the experimenter to extract enough RNA for conducting the microarray experiment, hence there are missing values either in the normal or tumor tissue data. Practically, we have $n_1$ pairs of complete observations, $n_2$ 'normal only' and $n_3$ 'tumor only' data for the microarray experiment with n patients, where n=$n_1$+$n_2$+$n_3$. We refer to this data set as a mixed data set, as it contains a mix of fully observed and partially observed pair data. This mixed data set was actually observed in the microarray experiment based on human tissues, where human tissues were obtained during the surgical operations of cancer patients. Pepe et al. (2003) provide the rationale of using ROC approach based on two independent samples for ranking candidate gene instead of using t or Mann -Whitney statistics. We first modify ROC approach of ranking genes to a paired data set and further extend it to a mixed data set by taking a weighted average of two ROC values obtained by the paired data set and two independent data sets.
Hye-Ran Kim;Choong Won Seo;Sang Jun Han;Jongwan Kim
Biomedical Science Letters
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v.29
no.1
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pp.11-25
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2023
In hepatocellular carcinoma (HCC), chromosome 4 open-reading frame 47 (C4orf47) has not been so far investigated for its prognostic value or association with infiltrating immune cells. We performed bioinformatics analysis on HCC data and analyzed the data using online databases such as TIMER, UALCAN, Kaplan-Meier plotter, LinkedOmics, and GEPIA2. We found that C4orf47 expression in HCC was higher compared to normal tissues. High C4orf47 expression was associated with a worse prognosis in HCC. The correlation between C4orf47 and infiltrating immune cells is positively associated with CD4+T cells, B cells, neutrophils, macrophages, and dendritic cells in HCC. Moreover, high C4orf47 expression was correlated with a poor prognosis of infiltrating immune cells. Analysis of C4orf47 gene co-expression networks revealed that 12501 genes were positively correlated with C4orf47, whereas 7200 genes were negatively correlated. The positively related genes of C4orf47 are associated with a high hazard ratio in different types of cancer, including HCC. Regarding the biological functions of C4orf47 gene, it mainly regulates RNA metabolic process, DNA replication, and cell cycle. The C4orf47 gene may play a prognostic role by regulating the global transcriptome process in HCC. Our findings demonstrate that high C4orf47 expression correlates with poor prognosis and tumor-infiltrating immune cells in HCC. We suggest that C4orf47 is a novel prognostic biomarker and potential immune therapeutic target for HCC.
Kidney renal clear cell carcinoma (KIRC) is one of the most aggressive cancer type of the urinary system. Metastatic KIRC patients have poor prognosis and limited therapeutic options. Ankyrin 3 (ANK3) is a scaffold protein that plays important roles in maintaining physiological function of the kidney and its alteration is implicated in many cancers. In this study, we investigated differential expression of ANK3 in KIRC using GEPIA2, UALCAN, and HPA databases. Survival analysis was performed by GEPIA2, Kaplan-Meier plotter, and OS-kirc databases. Genetic alterations of ANK3 in KIRC were assessed using cBioPortal database. Interaction network and functional enrichment analyses of ANK3-correlated genes in KIRC were performed using GeneMANIA and Shiny GO, respectively. Finally, the TIMER2.0 database was used to assess correlation between ANK3 expression and immune infiltration in KIRC. We found that ANK3 expression was significantly decreased in KIRC compared to normal tissues. The KIRC patients with low ANK3 expression had poorer survival outcomes than those with high ANK3 expression. ANK3 mutations were found in 2.4% of KIRC patients and were frequently co-mutated with several genes with a prognostic significance. ANK3-correlated genes were significantly enriched in various biological processes, mainly involved in peroxisome proliferator-activated receptor (PPAR) signaling pathway, in which positive correlations of ANK3 with PPARA and PPARG expressions were confirmed. Expression of ANK3 in KIRC was significantly correlated with infiltration level of B cell, CD8+ T cell, macrophage, and neutrophil. These findings suggested that ANK3 could serve as a prognostic biomarker and promising therapeutic target for KIRC.
Nasopharyngeal carcinoma (NPC) is a common tumor in southern China and south-eastern Asia. Effective strategies for the prevention or screening of NPC are limited. Exploring effective biomarkers for the early diagnosis and prognosis of NPC continues to be a rigorous challenge. Evidence is accumulating that DNA methylation alterations are involved in the initiation and progression of NPC. Over the past few decades, aberrant DNA methylation in single or multiple tumor suppressor genes (TSGs) in various biologic samples have been described in NPC, which potentially represents useful biomarkers. Recently, large-scale DNA methylation analysis by genome-wide methylation platform provides a new way to identify candidate DNA methylated markers of NPC. This review summarizes the published research on the diagnostic and prognostic potential biomarkers of DNA methylation for NPC and discusses the current knowledge on DNA methylation as a biomarker for the early detection and monitoring of progression of NPC.
In order to identify potential biomarkers of environmental monitoring, we evaluated heat shock genes expressions as effects of various environmental pollutants (nonylphenol, bisphenol-A, 17aethynyl estradiol, bis(2-ethylhexyl)phthalate, endosulfan, paraquat dichloride, chloropyriphos, fenitrothion, cadmium chloride, lead nitrate, potassium dichromate, benzo[a]pyrene and carbon tetrachloride) on larvae of aquatic midge Chironomus tentans (Diptera, Chironomidae). Heat shock protein 70 gene expression increased in most of chemicals treated larvae compared to control. The response was rapid and sensitive to low chemical concentrations but not stressor specific. In conjunction with stressor specific biomarkers, heat shock protein 70 gene expression in Chironomus might be developed for assessing exposure to environmental stressors in the fresh water ecosystem. Considering the potential of Chironomus larvae as biomonitoring species, heat shock gene expression has a considerable potential as a sensitive biomarker for environmental monitoring in Chironomus.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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