dbDEPC 2.0: updated database of differentially expressed proteins in human cancers

A large amount of differentially expressed proteins (DEPs) have been identified in various cancer proteomics experiments, curation and annotation of these proteins are important in deciphering their roles in oncogenesis and tumor progression, and may further help to discover potential protein biomarkers for clinical applications. In 2009, we published the first database of DEPs in human cancers (dbDEPCs). In this updated version of 2011, dbDEPC 2.0 has more than doubly expanded to over 4000 protein entries, curated from 331 experiments across 20 types of human cancers. This resource allows researchers to search whether their interested proteins have been reported changing in certain cancers, to compare their own proteomic discovery with previous studies, to picture selected protein expression heatmap across multiple cancers and to relate protein expression changes with aberrance in other genetic level. New important developments include addition of experiment design information, advanced filter tools for customer-specified analysis and a network analysis tool. We expect dbDEPC 2.0 to be a much more powerful tool than it was in its first release and can serve as reference to both proteomics and cancer researchers. dbDEPC 2.0 is available at http://lifecenter.sgst.cn/dbdepc/index.do

Resistance to anticancer vaccination effect is controlled by a cancer cell-autonomous phenotype that disrupts immunogenic phagocytic removal

Immunogenic cell death (ICD) is a well-established instigator of 'anti-cancer vaccination-effect (AVE)'. ICD has shown considerable preclinical promise, yet there remain subset of cancer patients that fail to respond to clinically-applied ICD inducers. Non-responsiveness to ICD inducers could be explained by the existence of cancer cell-autonomous, anti-AVE resistance mechanisms. However such resistance mechanisms remain poorly investigated. In this study, we have characterized for the first time, a naturally-occurring preclinical cancer model (AY27) that exhibits intrinsic anti-AVE resistance despite treatment with ICD inducers like mitoxantrone or hypericin-photodynamic therapy. Further mechanistic analysis revealed that this anti-AVE resistance was associated with a defect in exposing the important 'eat me' danger signal, surface-calreticulin (ecto-CRT/CALR). In an ICD setting, this defective ecto-CRT further correlated with severely reduced phagocytic clearance of AY27 cells as well as the failure of these cells to activate AVE. Defective ecto-CRT in response to ICD induction was a result of low endogenous CRT protein levels (i.e. CRTlow-phenotype) in AY27 cells. Exogenous reconstitution of ecto-rCRT (recombinant-CRT) improved the phagocytic removal of ICD inducer-treated AY27 cells, and importantly, significantly increased their AVE-activating ability. Moreover, we found that a subset of cancer patients of various cancer-types indeed possessed CALR(low) or CRTlow-tumours. Remarkably, we found that tumoural CALR(high)-phenotype was predictive of positive clinical responses to therapy with ICD inducers (radiotherapy and paclitaxel) in lung and ovarian cancer patients, respectively. Furthermore, only in the ICD clinical setting, tumoural CALR levels positively correlated with the levels of various phagocytosis-associated genes relevant for phagosome maturation or processing. Thus, we reveal the existence of a cancer cell-autonomous, anti-AVE or anti-ICD resistance mechanism that has profound clinical implications for anticancer immunotherapy and cancer predictive biomarker analysis

Bioinformatics Research on the Investigation of Target Genes for Breast Cancer

학위논문 (석사)-- 서울대학교 보건대학원 : 보건학과, 2015. 2. 손현석.Cancer remains a worldwide problem, and so requires solutions. Research on cancer has been progressed extensively, but no perfect solution exists, despite the numerous diagnosis and treatment methods. Biomarkers are being used as a part of solutions against cancer, and research to discover new markers is being proceeded using many methods. In such research, bioinformatics methods can be used to find specific targets, with networks and gene ontology analysis relating to characteristics of cancer. Cancer has different features, and needs different approaches pathologicallythus, the present research was performed on breast cancer alone. First, database was constructed specializing in cancer and biomarkers for efficient management of data and for a firm foundation of analysis. Data required for the database construction were brought from many public repository such as NCBI, NCI, and UniProt. These data were processed by Html, Java, JavaScript, MySQL and JSP as several programming languages to fit their purposes. Second, cancer network was formed by utilizing the collected data. It was produced by mapping the cancer gene ID in protein interaction data, and inspected for power-law distribution of degree to see if the produced network has a scale-free nature. The cancer-specific network produced showed such a distribution, so the existence of the hub was ascertained, and reflecting on the characteristics of the graph determined the rank of hub genes. Accordingly, by calculating the network parameters such as degree distribution, betweenness centrality, and stress centrality, the top 150 hub genes were obtained. The following analysis filtered for specific GO terms reflecting on the characteristics of breast cancer through GO enrichment analysis utilizing 2,902 genes forming cancer network and breast cancer–related genes. By adjusting these specific GO terms to 2,902 genes of the cancer network, a gene list was obtained that is involved in general cancer with has breast cancer-specific GO terms. In the last step of the analysis, target genes were obtained through Venn diagram analysis by PPI network with GO enrichment analysis and target candidates, and results for five clinical markers were referred to. As a result, 34 genes with similar traits as clinical markers in PPI network and GO were selected as targets, and they are anticipated to be utilized primarily in selection of the next breast cancer marker. In addition, if such methods could filter candidates in selecting markers, they would be experimentally and clinically useful.ABSTRACT ············································································ ⅰ TABLE OF CONTENTS ······················································ ⅳ LIST OF TABLES ································································· ⅵ LIST OF FIGURES ································································ ⅶ LIST OF ABBREVIATIONS ················································· ⅷ CHAPTER I. INTRODUCTION 1.1 Overview of cancer ······················································· 1 1.2 Oncogenes and proto-oncogenes ···························· 8 1.3 Tumor suppressor genes (TSGs) ···························· 13 1.4 Cancer and biomarkers ··············································· 18 1.5 Objective of study ·························································· 20 CHAPTER II. MATERIALS AND METHODS 2.1 Database construction ·················································· 31 2.2 Data collection ································································ 35 2.3 Cancer-specific network analysis ···························· 37 2.4 Gene ontology analysis ··············································· 39 2.5 Target selection for breast cancer ···························· 40 CHAPTER III. RESULTS 3.1 Cancer biomarker database: BWBD ························· 47 3.2 Result of cancer-specific network analysis ··········· 50 3.3 Result of gene ontology analysis ······························ 52 3.4 Result of target selection for breast cancer ············ 54 CHAPTER IV. DISCUSSION ··············································· 73 CHAPTER V. CONCLUSION AND SUMMARY 5.1 Conclusion ······································································ 76 5.2 Summary ········································································· 77 BIBLIOGRAPHY ····································································· 80 ABSTRACT (KOREAN) ······················································· 92Maste

Metabolomics analyses to better understand complex phenotypes

In dieser Doktorarbeit werden drei Metabolomics-Studien der KORA Kohorte behandelt. Das Ziel dieser Doktorarbeit war, ein besseres Verständnis der Rolle des Metabolismus von komplexen Phänotypen anhand von Unterschieden im Blutbild, des Geschlechts und anhand von Veränderungen des Metabolitenprofils bei multifaktoriellen Krankheiten wie Typ 2 Diabetes mellitus zu erhalten. Um Artefakte auszuschließen wurden strikte Qualitätskontrollen aller gemessenen Metaboliten durchgeführt. Durch die Analyse von Blutplasma und -serum von 377 Personen konnten wir zeigen, dass die Konzentrationen der Metaboliten in Blutplasma und -serum stark korrelieren und darüber hinaus eine hohe Reproduktionsrate zeigen, bei der Blutplasma besser abschneidet. Im Gegensatz dazu zeigt das Blutserum höhere Metabolitenkonzentrationen und könnte deswegen besser für den Nachweis von Konzentrationsunterschieden geeignet sein. Ein weiteres Ergebnis dieser Doktorarbeit war der Nachweis von signifikanten geschlechtsspezifischen Unterschieden der Konzentrationen von 102 der ausgewerteten 131 Metaboliten. Dabei wurden die Daten von mehr als 3300 Personen der KORA Kohorte verwendet und die Analysen einer konservativen Bonferroni-Korrektur unterzogen. Darüber hinaus identifizierten wir potentielle Biomarker für Prä-Diabetes durch die Analyse von 140 Metaboliten in nüchtern abgegebenen Blutseren von 4297 Personen der KORA Kohorte. Wir konnten zeigen, dass Personen mit gestörter Glukosetoleranz (IGT) signifikant unterschiedliche Konzentrationen von drei Metaboliten (Glycin, lysoPhosphatidylcholine (LPC) 18:2 und acetylcarnitine) im Vergleich zu gesunden Personen aufweisen. Darüber hinaus konnten wir nachweisen, dass geringere Konzentrationen der Metaboliten Glycin und LPC bei Probanden mit Typ 2 Diabetes oder IGT vorhanden sind. Die in dieser Studie identifizierten Metaboliten sind biologisch unabhängig von zuvor entdeckten Diabetes Risikofaktoren. Durch weitere Analysen und die Einbeziehung systembiologischer Ansätze entdeckten wir sieben Diabetesrisiko Susseptibilitätsgene, welche durch Expressionsdaten bestätigt wurden. Metabolomics welches auf der Analyse von Stoffwechselzwischen- und Endprodukten basiert, ist eine wertvolle Methode besonders in der biomedizinischen Forschung, um Krankheitsmechanismen aufzuklären. Nachdem angemessene Qualitätskontrollen etabliert und der Einfluss von komplexen Störfaktoren (z.B. das Geschlecht) aufgeklärt wurden, konnte der Zusammenhang zwischen Krankheit und Metabolismus weiter an Klarheit gewinnen. Die Entdeckungen in unserer T2D Studie zeigen, dass die Analyse von Konzentrationsprofilen helfen kann neue Krankheitsrisikomarker genauso wie neue Wirkungspfade zu identifizieren, die möglicherweise das Ziel zur Heilung einer Krankheit sein könnten

Metabolomics analyses to better understand complex phenotypes

In dieser Doktorarbeit werden drei Metabolomics-Studien der KORA Kohorte behandelt. Das Ziel dieser Doktorarbeit war, ein besseres Verständnis der Rolle des Metabolismus von komplexen Phänotypen anhand von Unterschieden im Blutbild, des Geschlechts und anhand von Veränderungen des Metabolitenprofils bei multifaktoriellen Krankheiten wie Typ 2 Diabetes mellitus zu erhalten. Um Artefakte auszuschließen wurden strikte Qualitätskontrollen aller gemessenen Metaboliten durchgeführt. Durch die Analyse von Blutplasma und -serum von 377 Personen konnten wir zeigen, dass die Konzentrationen der Metaboliten in Blutplasma und -serum stark korrelieren und darüber hinaus eine hohe Reproduktionsrate zeigen, bei der Blutplasma besser abschneidet. Im Gegensatz dazu zeigt das Blutserum höhere Metabolitenkonzentrationen und könnte deswegen besser für den Nachweis von Konzentrationsunterschieden geeignet sein. Ein weiteres Ergebnis dieser Doktorarbeit war der Nachweis von signifikanten geschlechtsspezifischen Unterschieden der Konzentrationen von 102 der ausgewerteten 131 Metaboliten. Dabei wurden die Daten von mehr als 3300 Personen der KORA Kohorte verwendet und die Analysen einer konservativen Bonferroni-Korrektur unterzogen. Darüber hinaus identifizierten wir potentielle Biomarker für Prä-Diabetes durch die Analyse von 140 Metaboliten in nüchtern abgegebenen Blutseren von 4297 Personen der KORA Kohorte. Wir konnten zeigen, dass Personen mit gestörter Glukosetoleranz (IGT) signifikant unterschiedliche Konzentrationen von drei Metaboliten (Glycin, lysoPhosphatidylcholine (LPC) 18:2 und acetylcarnitine) im Vergleich zu gesunden Personen aufweisen. Darüber hinaus konnten wir nachweisen, dass geringere Konzentrationen der Metaboliten Glycin und LPC bei Probanden mit Typ 2 Diabetes oder IGT vorhanden sind. Die in dieser Studie identifizierten Metaboliten sind biologisch unabhängig von zuvor entdeckten Diabetes Risikofaktoren. Durch weitere Analysen und die Einbeziehung systembiologischer Ansätze entdeckten wir sieben Diabetesrisiko Susseptibilitätsgene, welche durch Expressionsdaten bestätigt wurden. Metabolomics welches auf der Analyse von Stoffwechselzwischen- und Endprodukten basiert, ist eine wertvolle Methode besonders in der biomedizinischen Forschung, um Krankheitsmechanismen aufzuklären. Nachdem angemessene Qualitätskontrollen etabliert und der Einfluss von komplexen Störfaktoren (z.B. das Geschlecht) aufgeklärt wurden, konnte der Zusammenhang zwischen Krankheit und Metabolismus weiter an Klarheit gewinnen. Die Entdeckungen in unserer T2D Studie zeigen, dass die Analyse von Konzentrationsprofilen helfen kann neue Krankheitsrisikomarker genauso wie neue Wirkungspfade zu identifizieren, die möglicherweise das Ziel zur Heilung einer Krankheit sein könnten