Kim, Ja-Eun;Yoo, Chang-Hyuk;Park, Dong-Yoon;Lee, Han-Yong;Yoon, Jeong-Ho;Kim, Se-Nyun
Molecular & Cellular Toxicology
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제1권4호
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pp.248-255
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2005
To understand the response of cancer cells to anticancer drugs at the gene expression level, we examined the gene expression changes in response to five anticancer drugs, 5-fluorouracil, cytarabine, cisplatin, paclitaxel, and cytochalasin D in NCI-H460 human lung cancer cells. Of the five drugs, 5-fluorouracil had the most distinctive gene expression signature. By clustering genes whose expression changed significantly, we identified three clusters with unique gene expression patterns. The first cluster reflected the up-regulation of gene expression by cisplatin, and included genes involved in cell death and DNA repair. The second cluster pointed to a general reduction of gene expression by most of the anticancer drugs tested. A number of genes in this cluster are involved in signal transduction that is important for communication between cells and reception of extracellular signals. The last cluster represented reduced gene expression in response to 5-fluorouracil, the genes involved being implicated in DNA metabolism, the cell cycle, and RNA processing. Since the gene expression signature of 5-fluorouracil was unique, we investigated it in more detail. Significance analysis of microarray data (SAM) identified 808 genes whose expression was significantly altered by 5-fluorouracil. Among the up-regulated genes, those affecting apoptosis were the most noteworthy. The down-regulated genes were mainly associated with transcription-and translation-related processes which are known targets of 5-fluorouracil. These results suggest that the gene expression signature of an anticancer drug is closely related to its physiological action and the response of caner cells.
Lee, Gena;Jeong, Yun Seong;Kim, Do Won;Kwak, Min Jun;Koh, Jiwon;Joo, Eun Wook;Lee, Ju-Seog;Kah, Susie;Sim, Yeong-Eun;Yim, Sun Young
Experimental and Molecular Medicine
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제50권11호
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pp.7.1-7.12
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2018
Recent findings from The Cancer Genome Atlas project have provided a comprehensive map of genomic alterations that occur in hepatocellular carcinoma (HCC), including unexpected mutations in apolipoprotein B (APOB). We aimed to determine the clinical significance of this non-oncogenetic mutation in HCC. An Apob gene signature was derived from genes that differed between control mice and mice treated with siRNA specific for Apob (1.5-fold difference; P < 0.005). Human gene expression data were collected from four independent HCC cohorts (n = 941). A prediction model was constructed using Bayesian compound covariate prediction, and the robustness of the APOB gene signature was validated in HCC cohorts. The correlation of the APOB signature with previously validated gene signatures was performed, and network analysis was conducted using ingenuity pathway analysis. APOB inactivation was associated with poor prognosis when the APOB gene signature was applied in all human HCC cohorts. Poor prognosis with APOB inactivation was consistently observed through cross-validation with previously reported gene signatures (NCIP A, HS, high-recurrence SNUR, and high RS subtypes). Knowledge-based gene network analysis using genes that differed between low-APOB and high-APOB groups in all four cohorts revealed that low-APOB activity was associated with upregulation of oncogenic and metastatic regulators, such as HGF, MTIF, ERBB2, FOXM1, and CD44, and inhibition of tumor suppressors, such as TP53 and PTEN. In conclusion, APOB inactivation is associated with poor outcome in patients with HCC, and APOB may play a role in regulating multiple genes involved in HCC development.
SMILES (simplified molecular-input line-entry system) information of small molecules parsed by one-hot array is passed to a convolutional neural network called black box. Outputs data representing a gene signature is then matched to the genetic signature of a disease to predict the appropriate small molecule. Efficacy of the predicted small molecules is examined by in vivo animal models. GSEA, gene set enrichment analysis.
Alveolar type II cells constitute a small fraction of the total lung cell mass. However, they play an important role in many cellular processes including trans-differentiation into type I cells as well as repair of lung injury in response to toxic chemicals and respiratory pathogens. Transcription factors are the regulatory proteins dynamically modulating DNA structure and gene expression. Transcription factor profiling in microarray datasets revealed that several members of AP1, ATF, $NF-{\kappa}B$, and C/EBP families involved in diverse responses were expressed in mouse lung type II cells. A transcriptional factor signature consisting of Cebpa, Srebf1, Stat3, Klf5, and Elf3 was identified in lung type II cells, Sox9+ pluripotent lung stem cells as well as in mouse lung development. Identification of the transcription factor profile in mouse lung type II cells will serve as a useful resource and facilitate the integrated analysis of signal transduction pathways and specific gene targets in a variety of physiological conditions.
SR proteins are essential splicing regulators and also modulate alternative splicing events, which function both as redundant and substrate-specific manner. The Drosophila B52/SRp55, a member of the SR protein family, is essential for the fly development in vivo, as deletion of B52 gene results in lethality of animals at the second instar larval stage. Identification of the splicing target genes of B52 thus should be crucial for the understanding of the specific developmental role of B52 in vivo. In this study, we performed whole-genome DNA microarray experiments with a B52- knock-out animal. Analysis of the microarray data not only provided the B52-dependent gene expression signature, but also revealed a larval-stage specific, alternative splicing target gene of B52. Our result thus provides a starting point to understand the essential function of B52 at the organismal level.
Mitochondrial respiratory defect is a key bioenergetics feature of hepatocellular carcinoma (HCC) cells. However, their involvement and roles in HCC development and progression remain unclear. Recently, we identified 10 common mitochondrial defect (CMD) signature genes that may be induced by retrograde signaling-mediated transcriptional reprogramming in response to HCC mitochondrial defects. HCC patients with enriched expression of these genes had poor prognostic outcomes, such as shorter periods of overall survival and recurrence-free survival. Nuclear protein 1 (NUPR1), a key transcription regulator, was up-regulated by Ca++-mediated retrograde signaling. NUPR1-centric network analysis and a biochemical promoter-binding assay demonstrated that granulin (GRN) is a key downstream effector of NUPR1 for the regulation of HCC cell invasiveness; association analysis of the NUPR1-GRN pathway supported this conclusion. Mitochondrial respiratory defects and retrograde signaling thus play pivotal roles in HCC progression, highlighting the potential of the NUPR1-GRN axis as a novel diagnostic marker and therapeutic target for HCC.
온톨로지의 활용이 늘어나면서 의미적 유사성 검색에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 질의 객체와의 의미적 유사성이 높은 객체를 검색하는 최근접 질의 기법을 제안하였다. 의미적 유사성을 측정하는 유사성 함수로는 최적 대응값 방식의 유사도 함수를 사용하였으며 주석 정보에 대한 색인을 위해 시그니처 트리를 사용하였다. 시그니처 트리는 집합 유사성 검색에서 많이 사용되는 색인 구조로서 유사성 검색에 사용하기 위해서는 검색시 각 노드를 탐색하였을 때 발견할 수 있는 유사도의 최대값을 예측할 수 있어야 한다. 이에 본 논문에서는 최적 대응값 방식의 유사도 함수에 대한 예측 최대값 함수를 제안하고 올바른 예측 함수임을 증명하였다. 또한 시그니처 트리에 동일한 시그니처가 중복되어 저장되지 않도록 구조를 개선하였다. 이는 시그니처 트리의 크기를 감소시킬 뿐만 아니라 질의 성능 또한 향상시켜 주었다. 실험의 데이타로는 대용량 온톨로지와 주석 정보 데이타를 제공하는 Gene Ontology(GO)를 사용하였다. 실험에서는 제안한 방법의 성능 향상 외에도 페이지 크기와 노드 분할 방법이 의미적 유사성 질의 성능에 미치는 영향에 대해 알아보았다.
Several human diseases have been associated with mitochondrial voltage-dependent anion channel-1 (VDAC1) due to its role in calcium ion transportation and apoptosis. Recent studies suggest that VDAC1 may interact with endothelium-dependent nitric oxide synthase (eNOS). Decreased VDAC1 expression may limit the physical interaction between VDAC1 and eNOS and thus impair nitric oxide production, leading to cardiovascular diseases, including pulmonary arterial hypertension (PAH). In this report, we conducted meta-analysis of genome-wide expression data to identify VDAC1 influenced genes implicated in PAH pathobiology. First, we identified the genes differentially expressed between wild-type and Vdac1 knockout mouse embryonic fibroblasts in hypoxic conditions. These genes were deemed to be influenced by VDAC1 deficiency. Gene ontology analysis indicates that the VDAC1 influenced genes are significantly associated with PAH pathobiology. Second, a molecular signature derived from the VDAC1 influenced genes was developed. We suggest that, VDAC1 has a protective role in PAH and the gene expression signature of VDAC1 influenced genes can be used to i) predict severity of pulmonary hypertension secondary to pulmonary diseases, ii) differentiate idiopathic pulmonary artery hypertension (IPAH) patients from controls, and iii) differentiate IPAH from connective tissue disease associated PAH.
Lung cancer is the most common cause of cancer deaths worldwide and several molecular signatures have been developed to predict survival in lung cancer. Increasing evidence suggests that proliferation and migration to promote tumor growth are associated with dysregulated ion channel expression. In this study, by analyzing high-throughput gene expression data, we identify the differentially expressed $K^+$ channel genes in lung cancer. In total, we prioritize ten dysregulated $K^+$ channel genes (5 up-regulated and 5 down-regulated genes, which were designated as K-10) in lung tumor tissue compared with normal tissue. A risk scoring system combined with the K-10 signature accurately predicts clinical outcome in lung cancer, which is independent of standard clinical and pathological prognostic factors including patient age, lymph node involvement, tumor size, and tumor grade. We further indicate that the K-10 potentially predicts clinical outcome in breast and colon cancers. Molecular signature discovered through $K^+$ gene expression profiling may serve as a novel biomarker to assess the risk in lung cancer.
Recent trends in generating multiple, large-scale datasets provide new challenges to manipulating the relationship of different types of components, such as gene expression and drug response data. Integrative analysis of compound response and gene expression datasets generates an opportunity to capture the possible mechanism of compounds by using signature genes on diverse types of cancer cell lines. Here, we integrated datasets of compound response and gene expression profiles on NCI60 cell lines and constructed a network, revealing the relationship for 801 compounds and 341 gene probes. As examples, obtusol, which shows an exclusive sensitivity on a small number of colon cell lines, is related to a set of gene probes that have unique overexpression in colon cell lines. We also found that the SLC7A11 gene, a direct target of miR-26b, might be a key element in understanding the action of many diverse classes of anticancer compounds. We demonstrated that this network might be useful for studying the mechanisms of varied compound response on diverse cancer cell lines.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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