Modeling the tumor specific network rewiring by integrating alternative splicing events with structural interactome

Abstract

Alternatif uç birleştirme proteomun ve sonrasında interaktomun çeşitliliğine katkı sağlayan önemli transkripsiyon sonrası mekanizmalardan biridir. Tek bir genden, farklı yapılara sahip birden çok proteinin üretilmesine imkan verir. Etkileşim ağları açısından bakıldığında ise bu yapısal değişiklikler yeni etkileşimlerin kazanılmasına ya da var olan etkileşimlerin kaybedilmesine yol açabilir. Alternatif uç birleştirme olaylarındaki değişimler kanser de dahil olmak üzere farklı hastalıklarla ilişkilendirilmiştir. Bu çalışmada, tümöre özgü protein izoformlarını ve bu izoformların sebep olduğu etkileşim kayıplarını dahil ederek hastaya özel etkileşim ağları oluşturduk. Bu amaçla, Kanser Genom Atlası'ndan (TCGA) elde ettiğimiz 400 meme kanseri ve 112 sağlıklı doku RNA-seq verisini kullanarak tümör örneklerinde artmış ekspresyon gösteren transkriptleri bulduk. Bu transkriptleri UniProt'ta bulunan izoformlarla eşleştirdik. Ayrıca, birkaç kaynaktan alınan verilerle bir yapısal interaktom oluşturduk ve izoformlarda bulunan eksik bölgeleri bilinen ya da tahmin edilmiş protein ara yüzleriyle karşılaştırarak potansiyel etkileşim kayıplarını çıkardık. Böylece, her bir örnek için, biri baskın izoformların (terminal seti) yol açtığı etkileşim kayıplarına göre diğeriyse ekspresyona göre filtrelenmiş iki interaktom elde ettik. Sonrasında, OmicsIntegrator aracını her iki interaktom için aynı terminal setiyle çalıştırarak her bir örnek için iki farklı etkileşim ağı seti elde ettik. Son olarak çıkan iki farklı etkileşim ağını ve oluşturulan tüm etkileşim ağlarını karşılaştırarak hastaları benzerliklerine göre gruplandırabilecek yolak, etkileşim ve protein düzenlerini açığa çıkardık. Bu çalışmanın sonuçlarının tümör gelişimiyle ilgili mekanizmaları aydınlatması ve ayrıca kanserde hastaya özgü tedavi yöntemleri ve hedef seçimi ile ilgili çalışmalara katkıda bulunması beklenmektedir.

Alternative splicing is a post-transcriptional regulation which is important for the diversity of the proteome and eventually the interactome. It enables the production of multiple proteins from a single gene with different structures. In a network point of view, these structural changes can introduce new interactions or cause the loss of the existing ones. The variations in this mechanism has been associated with various diseases including cancer. In this study, we reconstructed patient specific networks with tumor specific protein isoforms by integrating the protein structures and the interaction losses they bring with. For this purpose, we collected 400 breast cancer tumors and 112 normal RNA-seq data from the Cancer Genome Atlas (TCGA) and found the transcripts that show increased expression patterns in tumor cells. We mapped these transcripts to their available protein isoforms found in UniProt. Additionally, we compiled a structural human interactome from multiple sources and aligned the missing residues on isoforms with the known/predicted protein interfaces to find potential interaction losses. At the end, we constructed two interactomes for each sample; one filtered based on the lost interfaces as a result of predominant isoforms (called `terminal set`) and one filtered based on the expression. Then, we used the same terminal set with Omics Integrator to model two sets of networks based on the two patient-specific interactomes. Finally, we compared the resulting two networks and all tumor specific networks simultaneously to reveal pathway, protein-protein interaction and protein patterns that can cluster the tumors according to their similarities. The results of our analysis will contribute to the elucidation of tumor mechanisms and will help for target selection and developing therapeutic strategies.