Нокдаун гибридного онкогена KMT2A-AFF1 ассоциирован с дифференциальным сплайсингом РНК в клетках острого лимфобластного лейкоза человека
Ключевые слова:
гибридный онкоген KMT2A-AFF1, нокдаун экспрессии, альтернативный сплайсинг РНК, лейкозные клетки человекаАннотация
Отмечено, что гибридный онкоген KMT2A-AFF1 является продуктом транслокации t (4; 11)(q21; q23). Этот онкоген, при условии появления в ранних предшественниках гемопоэза, выступает в роли одного из факторов генеза острого лимфобластного лейкоза у детей, механизм которого до конца не установлен. Показано, что активность онкогена KMT2A-AFF1 оказывает влияние на транскриптом лейкозных клеток. Данный эффект реализуется двумя путями: через дифференциальную экспрессию множества генов, подконтрольных онкогену, а также через контроль дифференциального сплайсинга. Представленные результаты свидетельствуют об открытии нового действия онкогена KMT2A-AFF1 и обеспечивают перспективы в изучении лейкоза, ассоциированного с транслокацией t (4; 11)(q21; q23).
Библиографические ссылки
Hensel J. P., Gillert E., Fey G. H., et al. Breakpoints of t (4; 11) translocations in the human MLL and AF4 genes in ALL patients are preferentially clustered outside of high-affinity matrix attachment regions. J. Cell Biochem. 2001. Vol. 82. P. 299 –309.
Müller A. M. S., Duque J., Shizuru J. A., et al. Complementing mutations in core binding factor leukemias: from mouse models to clinical applications. Oncogene. 2008. Vol. 27. P. 5759–5773.
Ballabio E., Milne T. A. Molecular and epigenetic mechanisms of MLL in human leukemogenesis. Cancers (Basel). 2012. Vol. 4. P. 904 – 944.
Liao Y., Smyth G. K., Shi W. The Subread aligner: fast, accurate and scalable read mapping by seed-and-vote. Nucleic Acids Res. 2013. Vol. 41. P. e108.
Liao Y., Smyth G. K., Shi W. FeatureCounts: an efficient general-purpose program for assigning sequence reads to genomic features. Bioinformatics. 2014. Vol. 30. P. 923–930.
Ritchie M. E., Phipson B., Wu D., et al. Limma powers differential expression analyses for RNA-sequencing and microarray studies. Nucleic Acids Res. 2015. Vol. 43. P. e47.
Robinson M. D., McCarthy D. J., Smyth G. K. EdgeR: a Bioconductor package for differential expression analysis of digital gene expression data. Bioinformatics. 2010. Vol. 26, No. 1. P. 139–140.
Smyth G. K. Linear models and empirical Bayes methods for assessing differential expression in microarray experiments. Stat. Appl. Genet. Molec. Biol. 2004. Article 3.
Aken B. L., Ayling S., Barrell D., et al. The Ensembl gene annotation system. Database (Oxford). 2016. Vol. 2016. P. 1–19. DOI: 10.1093/database/baw093.
Law C. W., Chen Y., Shi W., et al. Voom: precision weights unlock linear model analysis tools for RNA-seq read counts. Genome Biol. 2014. Vol. 15. P. R29.
Yamile M., Markus H., Zahra A., et al. Unmasking alternative splicing inside protein-coding exons defines exitrons and their role in proteome plasticity. Genome Res. 2015. Vol. 25. P. 995–1007.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Авторы, публикующиеся в данном журнале, соглашаются со следующим:
- Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и предоставляют журналу право первой публикации работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial. 4.0 International (CC BY-NC 4.0).
- Авторы сохраняют право заключать отдельные контрактные договоренности, касающиеся неэксклюзивного распространения версии работы в опубликованном здесь виде (например, размещение ее в институтском хранилище, публикацию в книге) со ссылкой на ее оригинальную публикацию в этом журнале.
- Авторы имеют право размещать их работу в интернете (например, в институтском хранилище или на персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу. (См. The Effect of Open Access).
