Discovery of tissue specific network properties associated with cancer driver genes

Tese de Mestrado em Bioquímica, Faculdade de Ciências, Universidade de Lisboa, 2022Using the notion of disease modules, network medicine has effectively identified diseaseassociated genes in recent years. In biological networks, genes linked to a particular illness tend to interact closely [1]. These networks allow both physical and functional connections between biomolecules to be identified, resulting in a map of cell components and processes that constitute biological systems [2]. Not all disease-associated genes, however, have a major impact on disease phenotype. The discovery of important genes able to produce or change disease phenotype paves the path to new therapies and a personalized medicine strategy. Recent research has found that biological network topological features per se may accurately predict perturbation effects in a dynamical model of the system with a 65-80% accuracy [3, 4]. Biological networks differ depending on whatever tissue or cell type is being studied. As a result, each gene's topological features and ability to impact the system may alter [5]. The main goal of this thesis is to discover network topological parameters associated with influential cancer driver genes using context specific networks. In order to achieve this, we evaluated local network features around each driver gene across multiple tissue specific networks, including tissues that are affected in the disease and others where the gene perturbation has no significant effect. We aimed to identify topological parameters and its characteristics contributing to the cancer driver gene’s influential role. The results of this dissertation point out that several topological parameters can be used to determine cancer “driver” genes. We found that these genes have higher values of topological parameters, such as Degree or Closeness, in tissues where they tend to cause cancer. We also found that this difference is present in oncogenes and tumor suppressor genes. Another factor that we found to influence the value of topological parameters is the number of tissues in which these genes cause the disease. There is an increasing trend of topological parameter values with the increase of the number of tissues in which they cause cancer. Together, these results support the significant association of topological parameters like the Degree with the influential role of a driver gene in cancer.Usando a noção de módulos de doença, a medicina de redes identificou eficazmente nos últimos anos genes associados a doenças. Nas redes biológicas, os genes ligados a uma determinada doença tendem a interagir proximamente [1] . Essas redes permitem que conexões físicas e funcionais entre biomoléculas sejam identificadas, resultando num mapa de componentes celulares e processos que constituem sistemas biológicos [2]. Nem todos os genes associados à doença, no entanto, têm um grande impacto no fenótipo da doença. A descoberta de genes importantes capazes de produzir ou alterar o fenótipo da doença abre caminho para novas terapias e uma estratégia de medicina personalizada. Pesquisas recentes descobriram que as características topológicas da rede biológica podem prever com precisão os efeitos de perturbação num modelo dinâmico do sistema com uma precisão de 65-80% [3, 4]. As redes biológicas diferem dependendo do tipo de tecido ou célula estudado. Como resultado, as características topológicas de cada gene e a capacidade de impactar o sistema podem ser alteradas [5]. O principal objetivo desta dissertação é descobrir parâmetros topológicos de rede associados a genes promotores de cancro usando redes específicas de tecido. Para conseguir isso, avaliamos as características da rede local em torno de cada gene promotor em várias redes específicas de tecidos, incluindo tecidos afetados pela doença e outros onde a perturbação do gene não tem efeito significativo. Deste modo, podemos identificar parâmetros topológicos e as características que contribuem para o papel influente dos genes promotores do cancro. Para atingir os nossos objetivos, começámos por construir e otimizar as nossas redes específicas de tecidos. Cada rede específica de tecido foi construída usando quatro bases de dados diferentes de interações proteína-proteína, vias de sinalização e fatores de transcrição. Tentámos quatro métodos diferentes de construir as redes, incluindo o uso do filtro de níveis de expressão génica acima de 0,1 e 5 transcritos por milhão em cada tecido. Construímos também uma matriz associando os genes promotores de cancro (retirados de uma base de dados online de genes promotores de cancro) aos tecidos onde provocam a doença. Cada gene promotor foi inserido em seis categorias diferentes de acordo com o número de tecidos onde provocam cancro, sendo a categoria seis aquela que inclui os genes que provocam a doença em seis ou mais tecidos. Começámos por comparar os valores dos parâmetros topológicos dos genes em tecidos onde estes provocam a doença versus os seus valores em tecidos onde não a provocam. Esses valores também foram comparados com uma lista de genes associados ao cancro (retirados de uma base de dados online de genes associados a doenças), mas não promotores de cancro, e uma lista de genes não associados a nenhuma doença. Este estudo foi feito sobre os quatro diferentes métodos de construção de rede. Continuámos o estudo observando como os parâmetros topológicos mostraram diferenças ao nível do tecido. Analisámos em cada tecido os valores dos parâmetros topológicos dos genes promotores que causam a doença num determinado tecido versus os valores dos genes que não causam doença naquele tecido. Depois de comparar os valores dos parâmetros topológicos usando todos os genes promotores juntos num grupo global, queríamos verificar se a diferença entre os valores destes nos tecidos onde causam cancro versus os valores nos tecidos onde não provocam a doença, também estava presente dentro das categorias do número de tecidos onde os genes promotores causam cancro e como esses valores aumentam ou diminuem ao longo dessas categorias. Avaliamos em seguida o impacto combinado dos valores dos parâmetros topológicos (selecionando o parâmetro topológico “Degree”) de genes promotores de cancro em tecidos onde causam doença versus onde não causam e também a diferença entre estes ao longo das seis diferentes categorias de número de tecidos onde provocam cancro, usando um Modelo Linear Generalizado (GLM) para avaliar a interação desses fatores. Da base de dados de onde retiramos a lista de genes promotores de cancro, também retiramos uma lista de oncogenes e genes supressores de tumor que usámos para avaliar também as diferenças dos valores dos seus parâmetros topológicos nos tecidos onde causam cancro versus os tecidos onde não causam. A fim de avaliar outras variáveis que possam ter impacto para além dos parâmetros topológicos e que possam também diferir dependendo do número de tecidos onde os genes “drivers” causam a doença, usamos os dados da base de dados de onde retiramos os genes promotores que incluíam informações sobre o número de interações que cada gene promotor estabelece com diferentes miRNA e sobre o número de complexos proteicos que estes genes integram. Também avaliamos o impacto da expressão génica nas diferentes categorias de número de tecidos. Por fim, enriquecemos funcionalmente os genes promotores de cancro, usando dois métodos diferentes. No primeiro método usamos os genes que tinham uma diferença topológica maior (para este estudo usamos apenas o parâmetro topológico “Degree”) entre os tecidos onde causam ou não cancro. Classificamos cada gene como positivo, negativo e não significativo com base na diferença entre o valor médio do “Degree” nos tecidos onde causam cancro versus o valor nos tecidos onde não causam. O segundo método foi o enriquecimento dos diferentes genes promotores de cancro de acordo com o número de tecidos que causam cancro. Fizemos esse estudo usando as diferentes categorias de número de tecidos. Globalmente, os nossos resultados sugerem que os valores dos parâmetros topológicos (por exemplo, “Degree“ e “Closeness”) tendem a ser maiores nos tecidos em que os genes promoteres de cancro provocam a doença ( “Tissue Drivers”), seguidos pelos valores dos genes de cancro que são não promotores de cancro mas estão associados ao desenvolvimento da doença (“Disease Genes”), os valores dos genes promotores de cancro nos tecidos onde não causam cancro (“NonTissueDrivers”) e por último, com os menores valores de parâmetros topológicos, os genes que não estão associados a qualquer doença. A diferença entre os valores dos parâmetros topológicos nos “TissueDrivers” versus “NonTissueDrivers” é estatisticamente significativa na maioria dos parâmetros topológicos testados e nos diferentes métodos de rede utilizados, exceto no método “JustHuRiTPM5Zminmax” (usando apenas a base de dados Huri). Quando analisámos em cada tecido os valores dos parâmetros topológicos, pudemos ver que os valores de “Degree” tendem a ser maiores nos genes promotores de cancro que causam cancro naquele tecido em comparação com os genes promotores que não provocam cancro nesse tecido. Essa diferença é estatisticamente significativa em muitos dos tecidos analisados. Em relação a como os valores dos parâmetros topológicos se comportam ao longo das diferentes categorias associadas ao número de tecidos em que os genes promotores causam cancro, descobrimos que nos genes promotores de cancro que causam doença em apenas em um e dois tecidos, o valor do “Degree” nos tecidos onde causam cancro é menor que o valor apresentado nos tecidos onde não causam cancro. Observamos a tendência inversa nos genes promotores que causam cancro em seis ou mais tecidos (o valor do “Degree” é maior nos tecidos onde causam cancro). Observamos também que o valor do “Degree” aumenta gradativamente ao longo do número da categoria de tecidos, atingindo o valor mais alto na categoria seis (constituída por genes promotores que provocam cancro em seis ou mais tecidos). No modelo linear generalizado (GLM), pudemos ver o efeito combinado da variável tipo de tecido (onde o gene promotor provoca ou não cancro, mostrando uma diferença estatisticamente significativa entre estas duas situações) e da variável número de tecidos onde os genes promotores provocam cancro (mostrando também uma valor estatisticamente significativo entre as diferentes categorias). A interação entre esses dois fatores também foi estatisticamente significativa. Também pudemos observar valores de “Degree” estatisticamente diferentes entre os genes promotores supressores de tumor nos tecidos que causam cancro (com valores mais altos) e os valores nos tecidos onde não causam. Vimos também a mesma diferença nos Oncogenes, mas com menor significância. Os valores do “Degree” nos genes Supressores de Tumores foram inferiores aos valores do “Degree” apresentados pelos Oncogenes. Pudemos igualmente ver uma clara tendência de correlação entre o aumento do número de tecidos com o aumento do número de complexos que os genes promotores de cancro integram. O mesmo comportamento foi observado em relação ao número de miRNAs com os quais os genes promotores interagem. Em relação à expressão do mRNA ao longo das categorias de número de tecidos, pudemos ver uma diferença estatisticamente significativa nas categorias dois e três entre os valores dos genes promotores(em relação ao parâmetro topológico “Degree”) nos tecidos onde causam cancro versus onde não causam. Finalmente, no estudo de enriquecimento de funções pudemos ver que os processos biológicos, funções moleculares e componentes celulares que obtivemos enriquecidos usando o método das diferentes categorias de número de tecidos estão muito mais relacionados com os processos de cancro baseados na literatura (“hallmarks of cancer”). Não conseguimos encontrar uma divisão muito clara entre funções biológicas enriquecidas que tiveram uma diferença de z-score do “Degree” acima de 1 e aqueles com diferença abaixo de -1. Não encontramos nenhum processo de enriquecimento funcional relevante em nenhum desses dois grupos de genes e que de alguma forma os pudesse distinguir entre si. Os resultados desta dissertação apontam para que vários parâmetros topológicos possam estar associados a genes promotores de cancro. Verificámos que estes genes têm valores de parâmetros topológicos, como o Degree ou Closeness, mais elevados nos tecidos onde tendencionalmente provocam cancro. Verificámos também que esta diferença está presente nos oncogenes e nos genes supressores de tumor. Outro fator que verificamos influenciar o valor dos parâmetros topológicos, é o número de tecidos em que estes genes provocam a doença. Há uma tendência crescente do valor topológico com um número de tecidos em que provocam cancro

Understanding Neuromuscular Health and Disease: Advances in Genetics, Omics, and Molecular Function

This compilation focuses on recent advances in the molecular and cellular understandingof neuromuscular biology, and the treatment of neuromuscular disease.These advances are at the forefront of modern molecular methodologies, oftenintegrating across wet-lab cell and tissue models, dry-lab computational approaches,and clinical studies. The continuing development and application ofmultiomics methods offer particular challenges and opportunities in the field,not least in the potential for personalized medicine

Psr1p interacts with SUN/sad1p and EB1/mal3p to establish the bipolar spindle

Regular Abstracts - Sunday Poster Presentations: no. 382During mitosis, interpolar microtubules from two spindle pole bodies (SPBs) interdigitate to create an antiparallel microtubule array for accommodating numerous regulatory proteins. Among these proteins, the kinesin-5 cut7p/Eg5 is the key player responsible for sliding apart antiparallel microtubules and thus helps in establishing the bipolar spindle. At the onset of mitosis, two SPBs are adjacent to one another with most microtubules running nearly parallel toward the nuclear envelope, creating an unfavorable microtubule configuration for the kinesin-5 kinesins. Therefore, how the cell organizes the antiparallel microtubule array in the first place at mitotic onset remains enigmatic. Here, we show that a novel protein psrp1p localizes to the SPB and plays a key role in organizing the antiparallel microtubule array. The absence of psr1+ leads to a transient monopolar spindle and massive chromosome loss. Further functional characterization demonstrates that psr1p is recruited to the SPB through interaction with the conserved SUN protein sad1p and that psr1p physically interacts with the conserved microtubule plus tip protein mal3p/EB1. These results suggest a model that psr1p serves as a linking protein between sad1p/SUN and mal3p/EB1 to allow microtubule plus ends to be coupled to the SPBs for organization of an antiparallel microtubule array. Thus, we conclude that psr1p is involved in organizing the antiparallel microtubule array in the first place at mitosis onset by interaction with SUN/sad1p and EB1/mal3p, thereby establishing the bipolar spindle.postprin

Removal of antagonistic spindle forces can rescue metaphase spindle length and reduce chromosome segregation defects

Regular Abstracts - Tuesday Poster Presentations: no. 1925Metaphase describes a phase of mitosis where chromosomes are attached and oriented on the bipolar spindle for subsequent segregation at anaphase. In diverse cell types, the metaphase spindle is maintained at a relatively constant length. Metaphase spindle length is proposed to be regulated by a balance of pushing and pulling forces generated by distinct sets of spindle microtubules and their interactions with motors and microtubule-associated proteins (MAPs). Spindle length appears important for chromosome segregation fidelity, as cells with shorter or longer than normal metaphase spindles, generated through deletion or inhibition of individual mitotic motors or MAPs, showed chromosome segregation defects. To test the force balance model of spindle length control and its effect on chromosome segregation, we applied fast microfluidic temperature-control with live-cell imaging to monitor the effect of switching off different combinations of antagonistic forces in the fission yeast metaphase spindle. We show that spindle midzone proteins kinesin-5 cut7p and microtubule bundler ase1p contribute to outward pushing forces, and spindle kinetochore proteins kinesin-8 klp5/6p and dam1p contribute to inward pulling forces. Removing these proteins individually led to aberrant metaphase spindle length and chromosome segregation defects. Removing these proteins in antagonistic combination rescued the defective spindle length and, in some combinations, also partially rescued chromosome segregation defects. Our results stress the importance of proper chromosome-to-microtubule attachment over spindle length regulation for proper chromosome segregation.postprin

The role of visual adaptation in cichlid fish speciation

D. Shane Wright (1) , Ole Seehausen (2), Ton G.G. Groothuis (1), Martine E. Maan (1) (1) University of Groningen; GELIFES; EGDB(2) Department of Fish Ecology & Evolution, EAWAG Centre for Ecology, Evolution and Biogeochemistry, Kastanienbaum AND Institute of Ecology and Evolution, Aquatic Ecology, University of Bern.In less than 15,000 years, Lake Victoria cichlid fishes have radiated into as many as 500 different species. Ecological and sexual sel ection are thought to contribute to this ongoing speciation process, but genetic differentiation remains low. However, recent work in visual pigment genes, opsins, has shown more diversity. Unlike neighboring Lakes Malawi and Tanganyika, Lake Victoria is highly turbid, resulting in a long wavelength shift in the light spectrum with increasing depth, providing an environmental gradient for exploring divergent coevolution in sensory systems and colour signals via sensory drive. Pundamilia pundamila and Pundamilia nyererei are two sympatric species found at rocky islands across southern portions of Lake Victoria, differing in male colouration and the depth they reside. Previous work has shown species differentiation in colour discrimination, corresponding to divergent female preferences for conspecific male colouration. A mechanistic link between colour vision and preference would provide a rapid route to reproductive isolation between divergently adapting populations. This link is tested by experimental manip ulation of colour vision - raising both species and their hybrids under light conditions mimicking shallow and deep habitats. We quantify the expression of retinal opsins and test behaviours important for speciation: mate choice, habitat preference, and fo raging performance

Topology Reconstruction of Dynamical Networks via Constrained Lyapunov Equations

The network structure (or topology) of a dynamical network is often unavailable or uncertain. Hence, we consider the problem of network reconstruction. Network reconstruction aims at inferring the topology of a dynamical network using measurements obtained from the network. In this technical note we define the notion of solvability of the network reconstruction problem. Subsequently, we provide necessary and sufficient conditions under which the network reconstruction problem is solvable. Finally, using constrained Lyapunov equations, we establish novel network reconstruction algorithms, applicable to general dynamical networks. We also provide specialized algorithms for specific network dynamics, such as the well-known consensus and adjacency dynamics.Comment: 8 page

IN SILICO METHODS FOR DRUG DESIGN AND DISCOVERY

Computer-aided drug design (CADD) methodologies are playing an ever-increasing role in drug discovery that are critical in the cost-effective identification of promising drug candidates. These computational methods are relevant in limiting the use of animal models in pharmacological research, for aiding the rational design of novel and safe drug candidates, and for repositioning marketed drugs, supporting medicinal chemists and pharmacologists during the drug discovery trajectory.Within this field of research, we launched a Research Topic in Frontiers in Chemistry in March 2019 entitled “In silico Methods for Drug Design and Discovery,” which involved two sections of the journal: Medicinal and Pharmaceutical Chemistry and Theoretical and Computational Chemistry. For the reasons mentioned, this Research Topic attracted the attention of scientists and received a large number of submitted manuscripts. Among them 27 Original Research articles, five Review articles, and two Perspective articles have been published within the Research Topic. The Original Research articles cover most of the topics in CADD, reporting advanced in silico methods in drug discovery, while the Review articles offer a point of view of some computer-driven techniques applied to drug research. Finally, the Perspective articles provide a vision of specific computational approaches with an outlook in the modern era of CADD