文獻閱讀:NCI-60細胞外囊泡的蛋白質(zhì)組學分析揭示了常見的蛋白質(zhì)和癌癥類型特異性生物標志物

文獻信息

標題:Proteomic profiling of NCI-60 extracellular vesicles uncovers common protein cargo and cancer type-specific biomarkers

DOI(url): https://www.oncotarget.com/article/13569/text/

日期及雜志:Oncotarget, November 24, 2016

作者及單位:Stephanie N, Department of Biomedical Sciences, Florida State University College of Medicine, Tallahassee, FL 32306, USA

文獻概述(這篇文獻的結(jié)論是什么?)

本文討論了來自美國國家癌癥研究所(NCI-60) 60種不同細胞系的細胞外囊泡(EVs)的特征居扒。該研究旨在提供EV的全面蛋白質(zhì)組學概況躏惋,并確定常見的蛋白質(zhì)貨物以及癌癥類型特異性生物標志物。研究人員在EV中發(fā)現(xiàn)了6071種獨特的蛋白質(zhì)斜纪,其中213種蛋白質(zhì)是所有細胞系共有的。這些蛋白包括已建立的EV標記和囊泡運輸?shù)鞍住5鞍踪|(zhì)的差異表達分析揭示了癌癥診斷和預后的潛在生物標志物褂微。網(wǎng)絡分析確定了與囊泡分泌相關(guān)的EV成分友题。EV蛋白質(zhì)組與全細胞分子圖譜的整合顯示出相似性嗤堰,這表明EV反映了它們的祖細胞含量,可以作為疾病的指標度宦。該研究強調(diào)了EV在癌癥診斷和治療方面的生物標志物發(fā)現(xiàn)和臨床應用的潛力踢匣。

文獻結(jié)果(每個結(jié)果的圖片詳細解讀)

1、癌細胞衍生的EV含有核心囊泡機制

從60個細胞系(NCI-60)中以圖1A的方式收集了EV蛋白戈抄。為了檢查已知EV蛋白之間的重疊离唬,將NCI-60 的EV蛋白與Vesiclepedia數(shù)據(jù)庫中的蛋白進行比較(圖1B),為了增加數(shù)據(jù)嚴謹性划鸽,只有在至少2/3細胞系中發(fā)現(xiàn)的蛋白被定義為[NCI-60]stringent输莺,并與數(shù)據(jù)庫進行比較戚哎,與數(shù)據(jù)庫有97%以上的重疊(圖1B)。60個細胞系被分類為9個具有代表性的組織學起源:乳腺癌嫂用、腦癌(CNS)型凳、結(jié)腸癌、腎臟嘱函、白血病啰脚、肺癌、黑色素瘤实夹、卵巢癌和前列腺癌橄浓。在所有組織類型中,每個細胞系平均鑒定出近1900個蛋白質(zhì)(圖1C)亮航。除了前列腺外荸实,各組組織中發(fā)現(xiàn)的EV蛋白總數(shù)相似(圖1D),這可能是由于該組織類型的細胞系較少(n=2)缴淋。值得注意的是准给,165種蛋白質(zhì)僅在白血病來源的ev中發(fā)現(xiàn),而在其他組織類型中發(fā)現(xiàn)的獨特蛋白質(zhì)較少重抖。

Fig1.NCI-60細胞分泌EV的蛋白質(zhì)組學分析
2露氮、富集分析強調(diào)了癌細胞EV蛋白的亞細胞定位和功能

對[NCI-60]stringent中的蛋白進行功能和通路富集,在數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)了富含蛋白質(zhì)定位钟沛、運輸和囊泡功能的蛋白質(zhì)(圖2A)畔规。通路分析顯示,在RNA加工和蛋白水解過程以及細胞骨架和內(nèi)吞過程中恨统,蛋白質(zhì)富集(圖2B)叁扫。利用FunRich進行亞細胞定位富集。經(jīng)BH校正后畜埋,所有項均顯著(p < 0.001)(圖2C)莫绣。圖2D比較了NCI-60細胞系ev中常見EV maker的數(shù)目分布。

Fig2.識別EV蛋白的富集分析
3悠鞍、EV蛋白質(zhì)組按組織類型聚集对室,其包含癌癥類型特有的蛋白質(zhì)

圖3A.基于不同組織類型的囊泡蛋白的PCA圖。圖3B.基于EV蛋白質(zhì)組譜的細胞系無監(jiān)督分層聚類咖祭。Agrin (AGRN)僅在白血病源性ev中不存在(圖3C)掩宜。粘附分子ICAM3主要存在于白血病細胞系分泌的EV中(圖3D)。黑色素前體蛋白PMEL存在于所有黑色素瘤細胞類型分泌的囊泡中(圖3E)心肪。Tenascin XB (TNXB)僅在高級別前列腺腺癌細胞系PC-3細胞中發(fā)現(xiàn)豐富水平(圖3F)锭亏。

Fig3.NCI-60細胞來源EV蛋白的差異表達
4纠吴、保守的囊泡蛋白與EV分泌相關(guān)

蛋白質(zhì)的分層聚類(圖4A)展示了相互關(guān)聯(lián)的表達模式硬鞍,并產(chǎn)生了15個高度相關(guān)的蛋白質(zhì)模塊。含有88個蛋白的黃色模塊與性狀分泌的相關(guān)性最顯著(圖4B)。在黃色模塊中固该,蛋白質(zhì)顯著性和模塊membership呈正相關(guān)(p = 0.006)(圖4C)锅减。黃色模塊的富集分析表明,在細胞粘附和生長伐坏、GTPase活性和細胞表面受體信號傳導方面怔匣,蛋白質(zhì)顯著富集(圖4D),包括CD63桦沉、CD81每瞒、VAMP3、syntenin-1和SEC22B等EV蛋白纯露。

Fig4.EV分泌蛋白質(zhì)的網(wǎng)絡分析
5剿骨、腫瘤囊泡蛋白質(zhì)組反映了祖細胞的分子組成

圖5A.通過NCI-60 panel對細胞蛋白質(zhì)組和轉(zhuǎn)錄組進行共慣性分析。標記代表細胞系在各自蛋白質(zhì)組或轉(zhuǎn)錄組空間中的相對位置埠褪,其中數(shù)據(jù)集的差異通過連接向量來描繪浓利。驅(qū)動組織依賴性聚類的分子被繪制為相同方向上重疊的蛋白質(zhì)(細胞和囊泡)和RNA轉(zhuǎn)錄數(shù)據(jù)(圖5B)。特征值的直方圖(圖5C)表明钞速,第一個和第二個共慣性軸代表了在所繪制的數(shù)據(jù)集中所看到的總方差(特征值之和)的49%贷掖,分別占方差的31%和18%。還檢查了三個數(shù)據(jù)集渴语,以考慮每個數(shù)據(jù)集貢獻了多少特征值的方差(圖5D)苹威,沒有一個單獨的數(shù)據(jù)集對兩個共慣性軸都有貢獻。比較整個細胞和囊泡蛋白的表達水平發(fā)現(xiàn)驾凶,囊泡或細胞中有一些外圍蛋白富集(圖5E-5H)屠升。

Fig5.EV蛋白質(zhì)組與細胞蛋白質(zhì)組及轉(zhuǎn)錄組的比較

文獻方法(使用的生物信息學方法)

1、使用數(shù)據(jù)

60個細胞系(NCI-60)中獲得的EV蛋白狭郑,包括6071種蛋白腹暖,其中213種蛋白是所有細胞系共有的

細胞蛋白質(zhì)組數(shù)據(jù)來自http://proteomics.wzw.tum.de/nci60

轉(zhuǎn)錄組基因表達數(shù)據(jù)下載自NCBI gene expression Omnibus的GSE32474

2、分析方法

從MaxQuant軟件導出原始count數(shù)據(jù)翰萨,使用DeSeq2進行差異表達分析并進行歸一化脏答,進一步使用VST函數(shù)進行轉(zhuǎn)換。對前500個變異蛋白進行PCA分析亩鬼。

使用R進行加權(quán)基因共表達網(wǎng)絡分析(WGCNA)分析殖告,步驟包括:1)生成蛋白質(zhì)表達的共表達矩陣,2)將蛋白質(zhì)相關(guān)性轉(zhuǎn)化為鄰接矩陣用于網(wǎng)絡構(gòu)建雳锋,3)將顯示高相關(guān)的蛋白質(zhì)(模塊)分組在一起黄绩,4)將特征蛋白(每個模塊的第一個主要成分)與感興趣的生物性狀相關(guān)聯(lián)。

共慣性分析玷过,用于檢測NCI-60細胞系中EV蛋白質(zhì)組爽丹、細胞蛋白質(zhì)組和轉(zhuǎn)錄組的相似性筑煮。使用R omicade4軟件包,通過共慣性分析顯示樣品與分子分析之間的差異粤蝎。

使用DAVID v6.7進行功能和通路富集真仲,使用FunRich v3分析cellular compartment的富集。

文章亮點(這篇文獻的優(yōu)點在哪初澎?)

  • 擴充了已知的EV蛋白列表近20%

  • 在這些鑒定的蛋白質(zhì)中秸应,213種是所有細胞系共有的。這個核心EV蛋白質(zhì)組可能代表了囊泡的保守結(jié)構(gòu)和信號成分碑宴,以及參與囊泡生物發(fā)生和分泌的分子因子软啼,213種蛋白質(zhì)中有25種被發(fā)現(xiàn)與EV分泌水平呈正相關(guān)

我的疑問(這篇文獻的不足在哪?)

  • 無法準確定義EV亞型延柠,對解釋EV異質(zhì)性成果有限

和我相關(guān)(我從這篇文獻里學到了什么焰宣?)

  • 協(xié)慣量分析(co-intertia anaysis ,CoIA)是一種多元統(tǒng)計方法和排序方法捕仔,它計算兩個數(shù)據(jù)集內(nèi)變量交叉的協(xié)方差矩陣匕积,找出兩種數(shù)據(jù)集空間中存在的協(xié)同結(jié)構(gòu),并將這兩種數(shù)據(jù)集的變量投影到同一空間(也叫協(xié)慣量平面榜跌,Co-incritia plane)闪唆。CoIA用于衡量兩組數(shù)據(jù)集之間的一致性,它所分析的兩數(shù)據(jù)集之間無解釋變量與響應變量之分钓葫,二者無解釋與被解釋關(guān)系悄蕾。CoIA分析與偏最小二乘回歸相關(guān)聯(lián),是經(jīng)典回歸的可靠替代方法础浮,對于物種-環(huán)境關(guān)系的確立帆调,CoIA無需考慮對環(huán)境變量數(shù)量的限制。CoIA分析在生物學領(lǐng)域的多組學研究中應用廣泛豆同,如物種-環(huán)境的交互(微生物群落)番刊、確定兩組環(huán)境變量的相關(guān)性或者物種間的共變(微生物群落)、物種組成與功能的關(guān)系以及群落功能的一致性等影锈。
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