Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Chuỗi DNA ti thể và hồ sơ phiên mã để làm sáng tỏ cơ chế di truyền của tính nhạy cảm với cisplatin trong ung thư biểu mô tế bào vảy miệng
Tóm tắt
Sự biến đổi di truyền chức năng đóng vai trò quan trọng trong việc dự đoán phản ứng của bệnh nhân đối với các tác nhân hóa trị. Một danh mục ngày càng tăng về các biến đổi DNA ti thể (mtDNA) trong nhiều loại ung thư chỉ ra vai trò quan trọng của chúng trong việc thay đổi khả năng đáp ứng thuốc và khả năng sống sót của các tế bào ung thư. Trong nghiên cứu này, chúng tôi báo cáo các chuỗi mtDNA, được thu thập bằng cách sử dụng thiết bị giải trình tự nanopore có khả năng giải trình tự trực tiếp DNA chưa khuếch đại, và các phiên mã của các dòng tế bào ung thư biểu mô tế bào vảy miệng (OSCC) với những phản ứng khác nhau đối với cisplatin, nhằm khám phá sự tương tác giữa các biến đổi mtDNA, điều chỉnh di truyền biểu hiện gen và phản ứng với cisplatin trong OSCC. Hai dòng tế bào OSCC của người, cụ thể là H103 và SAS, cùng với các tế bào thân giống kháng thuốc từ SAS đã được sử dụng trong nghiên cứu này. Để xác nhận giả thuyết của chúng tôi rằng tính nhạy cảm với cisplatin liên quan đến các thay đổi mtDNA, chúng tôi đã giải trình tự mtDNA của chúng bằng thiết bị giải trình tự nanopore, MinION. Chúng tôi cũng đã thu được các hồ sơ phiên mã toàn bộ của các tế bào thông qua phân tích vi lưới. Hồ sơ đột biến mtDNA và hồ sơ phiên mã toàn bộ mà chúng tôi cung cấp có thể được sử dụng cùng với các tập dữ liệu tương tự khác để tạo điều kiện nhận diện các dấu hiệu mới của tính nhạy cảm với cisplatin, và do đó phát triển các liệu pháp hiệu quả cho OSCC.
Từ khóa
#DNA ti thể #ung thư biểu mô tế bào vảy miệng #cisplatin #sự nhạy cảm với thuốc #phiên mãTài liệu tham khảo
Vigneswaran N, Williams MD. Epidemiologic trends in head and neck cancer and aids in diagnosis. Oral Maxillofac Surg Clin North Am. 2014;26:123–41 https://doi.org/10.1016/j.coms.2014.01.001.
da Silva SD, Hier M, Mlynarek A, Kowalski LP, Alaoui-Jamali MA. Recurrent oral cancer: current and emerging therapeutic approaches. Front Pharmacol. 2012;3:1–7 https://doi.org/10.3389/fphar.2012.00149.
Copeland WC, Wachsman JT, Johnson FM, Penta JS. Mitochondrial DNA alterations in cancer. Cancer Investig. 2002;20:557–69 https://doi.org/10.1081/CNV-120002155.
Hertweck KL, Dasgupta S. The landscape of mtDNA modifications in cancer: a tale of two cities. Front Oncol. 2017;7:1–12 https://doi.org/10.3389/fonc.2017.00262.
Gao D, Zhu B, Sun H, Wang X. Mitochondrial DNA methylation and related disease. Adv Exp Med Biol. 2017;1038:117–32 https://doi.org/10.1007/978-981-10-6674-0_9.
Malik AN, Czajka A. Is mitochondrial DNA content a potential biomarker of mitochondrial dysfunction? Mitochondrion. 2013;13:481–92 https://doi.org/10.1016/j.mito.2012.10.011.
van Gisbergen MW, Voets AM, Starmans MHW, de Coo IFM, Yadak R, Hoffmann RF, et al. How do changes in the mtDNA and mitochondrial dysfunction influence cancer and cancer therapy? Challenges, opportunities and models. Mutat Res - Rev Mutat Res. 2015;764:16–30 https://doi.org/10.1016/j.mrrev.2015.01.001.
Aminuddin A, Ng PY, Leong CO, Chua EW. Mitochondrial DNA alterations may influence the cisplatin responsiveness of oral squamous cell carcinoma. Sci Rep. 2020;10:1–17 https://doi.org/10.1038/s41598-020-64664-3.
Aminuddin A, Ng PY, Chua EW. Data file 1: schematic overview of the study design. Figshare. 2021; https://doi.org/10.6084/m9.figshare.14701590.
Aminuddin A, Ng PY, Chua EW. Data file 2: the general characteristics of the oral squamous cell carcinoma cell lines. Figshare. 2021; https://doi.org/10.6084/m9.figshare.14701581.
Aminuddin A, Ng PY, Chua EW. Data file 3: details of sample processing and sequencing runs. Figshare. 2021; https://doi.org/10.6084/m9.figshare.14703801.v1.
Aminuddin A, Ng PY, Chua EW. Data file 4: Poretools visualizations of the FAST5 files generated by each sequencing run. Figshare. 2021; https://doi.org/10.6084/m9.figshare.14701572.
Aminuddin A, Ng PY, Chua EW. Data file 5: albacore base-called reads statistics generated using NanoStat. Figshare. 2021; https://doi.org/10.6084/m9.figshare.14701578.v1.
Aminuddin A, Ng PY, Chua EW. Data file 6: mapping statistics generated using QualiMap and Geneious. Figshare. 2021; https://doi.org/10.6084/m9.figshare.14701587.v1.
Aminuddin A, Ng PY, Chua EW. Data file 7: the workflow for sequencing read processing and variant-calling analysis. Figshare. 2021; https://doi.org/10.6084/m9.figshare.14701584.v1.
Aminuddin A, Ng PY, Chua EW. Data file 8: the transcriptomic profiles of SAS, SAS tumour spheres, and H103, as analysed via GeneChip human Clariom S arrays. Figshare. 2021; https://doi.org/10.6084/m9.figshare.14701575.v1.
Aminuddin A, Ng PY, Chua EW. Raw MinION sequencing data files. Sequence Read Archive. 2021; https://www.ncbi.nlm.nih.gov/sra/PRJNA712949.
Aminuddin A, Ng PY, Chua EW. Raw microarray data files. Gene Expression Omnibus. 2021; https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE168424.
Quispe-tintaya W, White RR, Popov VN, Vijg J, Maslov AY. Rapid mitochondrial DNA isolation method for direct sequencing. Mitochondrial Med. 2015;1264:89–95 https://doi.org/10.1007/978-1-4939-2288-8.
Loman NJ, Quinlan AR. Poretools: a toolkit for analyzing nanopore sequence data. Bioinformatics. 2014;30:3399–401 https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btu555.
De Coster W, D’Hert S, Schultz DT, Cruts M, Van Broeckhoven C. NanoPack: visualizing and processing long-read sequencing data. Bioinformatics. 2018;34:2666–9 https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bty149.
Li H. Aligning sequence reads, clone sequences and assembly contigs with BWA-MEM. arXiv preprint arXiv:1303.3997. 2013. https://doi.org/10.48550/arXiv.1303.3997.
Okonechnikov K, Conesa A, García-Alcalde F. Qualimap 2: advanced multi-sample quality control for high-throughput sequencing data. Bioinformatics. 2015;32:btv566 https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btv566.
Li H, Handsaker B, Wysoker A, Fennell T, Ruan J, Homer N, et al. The sequence alignment/map format and SAMtools. Bioinformatics. 2009;25:2078–9 https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btp352.
Loman NJ, Quick J, Simpson JT. A complete bacterial genome assembled de novo using only nanopore sequencing data. Nat Methods. 2015;12:733–5 https://doi.org/10.1038/nmeth.3444.
Laver T, Harrison J, O’Neill PA, Moore K, Farbos A, Paszkiewicz K, et al. Assessing the performance of the Oxford Nanopore technologies MinION. Biomol Detect Quantif. 2015;3:1–8 https://doi.org/10.1016/j.bdq.2015.02.001.