Молекулярный профиль опухолевой клеточной линии HepG2
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Аннотация
Клеточные линии широко используются в научных исследованиях благодаря своей доступности, стабильности и функциональной схожести с оригинальными клетками. Линия HepG2, будучи четвёртой по популярности клеточной культурой, часто применяется в токсикологических и метаболических исследованиях благодаря частичному сохранению свойств гепатоцитов. В нашей работе впервые построен молекулярный портрет клеточной культуры HepG2. Для построения портрета мы использовали ранее полученные нами данные для одного образца, включающие результаты полногеномного (WGS), метиломного (WGBS), транскриптомного (RNA-seq), транслятомного (Polysome-seq) и протеомного (LC-MS/MS) профилирований. Для оценки гетерогенности клеточной линии HepG2 анализировали полногеномные и транскриптомные данные, опубликованные в базе данных NCBI SRA, а также результаты протеомных исследований, доступных в ресурсе PRIDE. Наше исследование показало, что клеточная линия HepG2 демонстрирует в целом высокую степень стабильности на геномном и транскриптом уровнях, однако образцы из Китая требуют более пристального внимания при переносе результатов транскриптомных и протеомных экспериментов. Генотип HepG2 характеризуется устойчивыми хромосомными перестройками, такими как транслокация между короткими плечами хромосом 1p и 21p, тетрасомия хромосомы 20, потеря короткого плеча у всех SAT-хромосом и длинного плеча Y хромосомы. При отсутствии на геномном уровне 1216 белок-кодирующих генов, на транскриптомном уровне экспрессируется 12602 гена, из которых только 10461 детектируются на уровне транслятов, а на протеомном уровне идентифицировано лишь 1027 генов, что связано с ограничением чувствительности масс-спектрометрических методов. В результате проведённого анализа омикс данных мы представили детальный молекулярный портрет клеточной культуры HepG2, иллюстрирующий мультиомный профиль каждого гена.
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Библиографические ссылки
- Yu, Y., Zhang, N., Mai, Y., Ren, L., Chen, Q., Cao, Z., Chen, Q., Liu, Y., Hou, W., Yang, J., Hong, H., Xu, J., Tong, W., Dong, L., Shi, L., Fang, X., Zheng, Y. (2023) Correcting batch effects in large-scale multiomics studies using a reference-material-based ratio method. Genome Biol., 24(1), 201. DOI
- Goodspeed, A., Heiser, L.M., Gray, J.W., Costello, J.C. (2016) Tumor-derived cell lines as molecular models of cancer pharmacogenomics. Mol. Cancer Res., 14(1), 3–13. DOI
- Gillet, J.-P., Varma, S., Gottesman, M.M. (2013) The clinical relevance of cancer cell lines. Journal of the Natl. Cancer Inst., 105(7), 452–458. DOI
- Liu, Y., Mi, Y., Mueller, T., Kreibich, S., Williams, E.G., van Drogen, A., Borel, C., Frank, M., Germain, P.-L., Bludau, I., Mehnert, M., Seifert, M., Emmenlauer, M., Sorg, I., Bezrukov, F., Bena, F.S., Zhou, H., Dehio, C., Testa, G., Saez-Rodriguez J., Antonarakis S.E., Hardt W.D., Aebersold R. (2019) Multi-omic measurements of heterogeneity in HeLa cells across laboratories. Nat. Biotechnol., 37(3), 314–322. DOI
- Poverennaya, E.V., Pyatnitskiy, M.A., Dolgalev, G.V., Arzumanian, V.A., Kiseleva, O.I., Kurbatov, I.Y., Kurbatov, L.K., Vakhrushev, I.V., Romashin, D.D., Kim, Y.S., Ponomarenko, E.A. (2023) Exploiting multi-omics profiling and systems biology to investigate functions of TOMM34. Biology, 12(2), 198. DOI
- Mendeley Data. Exploiting multi-omics profiling and systems biology to investigate functions of TOMM34. Retrieved December 6, 2022, from: https://data.mendeley.com/datasets/yrmd8ygncn/1.
- Deutsch, E.W., Lane, L., Overall, C.M., Bandeira, N., Baker, M.S., Pineau, C., Moritz, R.L., Corrales, F., Orchard, S., van Eyk, J.E., Paik, Y.-K., Weintraub, S.T., Vandenbrouck, Y., Omenn, G.S. (2019) Human proteome project mass spectrometry data interpretation guidelines 3.0. J. Proteome Res., 18(12), 4108–4116. DOI
- Zhou, B., Ho, S.S., Greer, S.U., Spies, N., Bell, J.M., Zhang, X., Zhu, X., Arthur, J.G., Byeon, S., Pattni, R., Saha, I., Huang, Y., Song, G., Perrin, D., Wong, W.H., Ji, H.P., Abyzov, A., Urban, A.E. (2019) Haplotype-resolved and integrated genome analysis of the cancer cell line HepG2. Nucleic Acids Res., 47(8), 3846–3861. DOI
- Wong, N., Lai, P., Pang, E., Leung, T.W., Lau, J.W., Johnson, P.J. (2000) A comprehensive karyotypic study on human hepatocellular carcinoma by spectral karyotyping. Hepatology (Baltimore, Md), 32(5), 1060–1068. DOI
- Simon, D., Aden, D.P., Knowles, B.B. (1982) Chromosomes of human hepatoma cell lines. Int. J. Cancer, 30(1), 27–33. DOI
- Chen, H.L., Chiu, T.S., Chen, P.J., Chen, D.S. (1993) Cytogenetic studies on human liver cancer cell lines. Cancer Genet. Cytogen., 65(2), 161–166. DOI
- Guo, J.-J., Ye, Y.-Q., Liu, Y.-D., Wu, W.-F., Mei, Q.-Q., Zhang, X.-Y., Lao, J., Wang, B., Wang, J.-Y. (2022) Interaction between human leukocyte antigen (HLA-C) and killer cell Ig-like receptors (KIR2DL) inhibits the cytotoxicity of natural killer cells in patients with hepatoblastoma. Front. Med., 9, 947729. DOI
- Strichman-Almashanu, L.Z., Lee, R.S., Onyango, P.O., Perlman, E., Flam, F., Frieman, M.B., Feinberg, A.P. (2002) A genome-wide screen for normally methylated human CpG islands that can identify novel imprinted genes. Genome Res., 12(4), 543–554. DOI
- Arzumanian, V.A., Kiseleva, O.I., Poverennaya, E.V. (2021) The curious case of the HepG2 cell line: 40 years of expertise. Int. J. Mol. Sci., 22(23), 13135. DOI
- Arzumanian, V.A., Kurbatov, I.Y., Ptitsyn, K.G., Khmeleva, S.A., Kurbatov, L.K., Radko, S.P., Poverennaya, E.V. (2023) Identifying N6-methyladenosine sites in HepG2 cell lines using oxford nanopore technology. Int. J. Mol. Sci., 24(22), 16477. DOI