Investigating the role of RNA-binding proteins (RBPs) in explaining differential gene expression in cancer

Abstract

Kansere yol açan etmenleri bulmayı amaçlayan çalışmalar özellikle kanserli ve normal hücreler arasında farklı ifadesi olan genlerin regülasyonunu incelemektedir. Şu ana kadarki çalışmaların büyük bir kısmı sadece transkripsiyonel kontrolle ilgili etmenleri dikkate alarak bu ifade değişimlerini açıklamaya çalışmıştır. Son çalışmalar, transkripsiyon sonrası kontrolün (TSK) de gen ifadelelerini kontrol eden önemli bir mekanizma olduğunu göstermiştir. Transkripsiyon sonrası kontrol RNA-ya bağlanan proteinler (RBP) ve miRNAların hedef genlere bağlanmasıyla gerçekleştirilmektedir. Bu tez kapsamında, ifadesi değişen RBPlerin sayısının en fazla olduğu LUSC (akciğer sküamoz karsinomu) kanserinde, kanserde ölçülen gen ifadelerini, gen kopya sayıları, DNA metilasyonu, transkripsiyon faktörleri, miRNAları ve RBPlerin etkilerini göz önüne alarak tahmin eden bir istatistiksel model geliştirildi. Diğer özniteliklere ek olarak RBPlerin kullanılması bu modelle tahmin edilen ifadelerle bilinen gen ifadeleri arasındaki Spearman korelasyonunu önemli ölçüde arttırdı. Öznitelik seçimiyle LUSCde önemli rol oynayan RBler bulunmuş ve bu RBPlerin ifadelerinin değişim gösterdiği tespit edilmiştir. Modelde öğrenilen parametreler incelenerek bu RBPlerin hedefleri bulunmuş ve CLIP-deneyiyle bulunan hedeflerle karşılaştırılmıştır. Son olarak Kaplan-Meier analizi ile bu RBPlerin bazılarının kurtulma olasılığını tahmin edebildiği bulunmuştur. Bu sonuçlar kanserde gen ifade değişimlerinin daha iyi anlaşılması için RBPlerin de göz önüne alınması gerektiğini göstermektededir.

Most of the studies on cancer have tried to explain the observed differential gene expression considering only transcriptional regulation. However, post-transcriptional regulation (PTR) has been increasingly recognized as a complex mechanism that also controls various steps of gene expression regulation. Post-transcritional regulation is governed by the interactions of RNA-binding proteins (RBPs) and microRNAs (miRNAs) with their target genes. In this thesis, having found that several RBPs are differentially expressed in Lung squamous cell carcinoma (LUSC), we developed a statistical model which incorporates copy number variation, DNA Methylation and the regulatory effects of transcription factors, miRNAs and RBPs to predict gene expression in cancer. Including RBP-based regulation in addition to other features significantly increased the Spearman rank correlation between predicted and measured expression of held-out genes. Using a feature selection procedure we identified the candidate RBP regulators in LUSC and confirmed that many of them are also differentially expressed. We also determined the targets of these RBPs and compared them with CLIP-determined targets. Lastly, we performed Kaplan-Meier survival analysis, and showed that some of our candidate RBP regulators have prognostic power in LUSC. Our results suggest that the regulatory effects of RBPs have to be considered to explain differential gene expression in cancer.