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2021-07-15-A prometastatic splic

2021-07-15-A prometastatic splic

作者: FFwizard | 来源:发表于2021-09-07 15:12 被阅读0次

    科学问题:

    破译乳腺癌远期转移患者中参与病理剪辑的RNA结构密码

    亮点:

    发现之前未知的结构剪切增强子,在高转移细胞的增加的盒式外显子附近富集(exons with increased inclusion)。剪接体蛋白-小核核酸蛋白多胎A--SNRPA与这些结构剪切增强子联系来促进盒式外显子增加。这种交互作用促进转移性肺定值和癌细胞侵袭,部分由SNRPA1介导调节的PLEC选择性剪切,这个调控作用可以被间接调控剂吗啉抵消。证实了SNRPA1作为促转移剪接增强子的非标准调节作用
    结构剪切增强子--structure splicing enhancer-SSE

    background and introduction

    ①选择性剪接是转录后调控机制,对转录组和蛋白质组的多样性至关重要。
    ②AS的失调作为乳腺癌远处转移的驱动因素
    ③驱动异常RNA剪接程序的潜在调控途径及其主要因素和反式调节因子尚不清楚。在这个过程中特别感兴趣的是RNA二级结构编码的调控信息的作用,它控制着splicing的决定
    ④SNRPA1 is a component of the U2 small nuclear ribonucleoprotein (snRNP), which recognizes the branchpoint site in the initial steps of pre-mRNA splicing。
    S3E(SNRPA1-associated structural splicing en-hancer).
    ⑤what is cassette exon inclusion:
    A regulated excon that is sometimes included and sometimes excluded from the mRNA is called cassete exon。

    结果:

    1、影响选择性剪接的RNA结构元件

    ①对三阴乳癌细胞系及衍生的肺转移细胞系进行RNA测序
    ②使用MISO来识别差异剪接的盒外显子,在high metastatic cell 和 poorly metastatic cells之间。细胞肺转移能力的增加伴随着细胞系广泛的AS景观调节。
    ③作者开发了一款工具--TEISER 来使用RNA structure 和序列信息来识别顺式调控元件。使用pyTEISER发现一个以前未知的,高度特异的RNA结构元件,被富集在盒外显子或其相邻内含子的250个核苷酸中。
    ④MAD-LM2中明显高内含子的外显子中,23.2%的外显子出现过SSE,而其他所有外显子中有5.8%的外显子出现过SSE。这些SSE富含GC(76.5%)
    ⑤乳腺癌患者异种源性异种种植(PDX)模型的PDX模型,HCI-002 (poorly meta-static) and HCI-001 and HCI-010 (both highlymetastatic)分析RNA-seq数据,随着转移能力增加,SSE的外显子明显增加
    ⑥我们用一个由三个串联SSE元件组成的SSE模拟RNA寡核苷酸转导入乳腺癌细胞,预期的功能是作为内源性SSE因子的突变体,从而抑制这些因子的功能,相比于对照组,skip exon varient PSI的值显著减少。
    这个结果表明SSE可以影响宿主转录本的可变剪辑。

    2、SNRPA1与一个结构特异性增强子相互作用以控制选择性剪接

    ①使用质谱法进行RNA共沉淀,以鉴定与SSE相互作用并调控SSE的蛋白。
    作者用MDA-LM2高转移性乳腺癌细胞的全细胞裂解液孵育SSE模拟态RNA或对照RNA,并用质谱法鉴定与这些RNA共沉淀的蛋白质。该分析确定SNRPA1(小核核糖核蛋白多肽A′)是与对照RNA下拉相比在SSE中富集最多的RNA结合蛋白(图S1G)


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    ②SNRPA1是U2小核透明核糖核蛋白(snRNP)的一个组成部分,它在前体mRNA剪接的初始步骤(36–38)中重新识别分支点位点
    ③与MDA亲本细胞与MDA-LM2细胞中观察到的剪接差异一致,我们观察到MDA-LM2细胞中的SNRPA1 mRNA和蛋白质水平显著高于MDA亲本细胞(图1C和图S1H)。这种增加是由于SNRPA1而不是其他U2 snRNPcomponents引起的(图S1、I和J)


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    ④为了检测SNRPA1是否影响含S3E外显子的表达,我们使用小干扰RNA(siRNAs)在MDA-LM2细胞中敲除SNRPA1,然后进行RNA序列分析。我们观察到显著的富集,与对照细胞相比,S3Es在外显子(和侧翼内含子序列)中的表达减少(图1D)
    在含有S3E的MDA-LM2细胞中,大量表达的外显子在SNRPA1沉默后PSI显著降低(比值比=2.4,P<3×10)−27,费希尔试验)。相反,在MDA亲本细胞中SNRPA1过表达后,我们发现外显子(和侧翼电子序列)中S3Es的含量显著增加,且显著增加(优势比=3.1,P<2×10)−11,Fisher'sexact检验)和PSI增加与S3E发生之间的总体显著相关(P<3×10)−16,logistic回归分析;图1E)


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    ⑤对MDA-LM2细胞中的SNRPA1进行clip-seq--交联和免疫沉淀测序观察到SNRPA1和RNU2有强有力的相互作用(Fig2.A);使用clipper和CTK(clip tool kit)计算得到S3E均明显富集(FIG2.B S2.AB)

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    ⑥clip结果显示MDA-LM2的SNRPA1的结合位点处盒式外显子保留增加,相较于MDA-poarental cell。(fig.2C)同时SNRPA1 敲降后,盒式外显子保留减少,相较于对照组(fig.2D)。这些结果可在用于差异剪接定量的多种统计方法重现(S2C)

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    ⑦考虑到紫外线交联的短距离要求(41),SNRPA1 CLIP-seq捕获的非RNU2结合位点有望来源于SNRPA1与核心剪接体外这些位点的直接结合。为了支持这一点,我们检测到SNRPA1结合位点和实验注释的人类分支点位点(3000个SNRPA1结合位点中的3个)之间非常有限的重叠
    ⑧SF3B1是另一种U2 snRNP的组成成分,能够结合RNU2。SF3B1的clip-seq数据显示 ,虽然,像SNRPA1一样,大多数SF3B1结合位点出现在内含子中(图S2D),但我们观察到只有1 %的重合,在SF3B1和SNRPA1结合位点(图S2E)。此外,我们没有发现由SF3B1或SNRPA1结合的注释的选择性剪接外显子的实质重叠(8%重叠;图S2F)。此外,在SF3B1结合的外显子和侧翼内含子序列中,我们检测到SNRPA1缺陷或过表达细胞的选择性剪接事件与对照细胞相比没有显著变化
    ⑨为了支持我们的假设,即SNRPA1在AS中具有与U2 snRNP无关的作用,我们试图确定U2 snRNP组分的化学计量。我们对MDA-亲代全细胞裂解物进行了质谱分析,结果表明SNRPA1是U2 snRNP复合物中含量最丰富的亚单位,与其他U2 snRNP成分相比,平均存在至少三倍的摩尔过量(图S2G)。总之,这些结果表明SNRPA1可能在剪接体外作为选择性剪接的调节因子

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    ⑩我们还通过敲除额外的剪接体成分,对MDA-LM2细胞进行RNA-seq操作,测试了SNRPA1结合具有SNRPA1依赖性AS变化的外显子的特异性。为此,我们测试了SNRPB2 (U2 snRNP BW),它与SNRPA1 (40)一起结合U2 RNA发夹IV,以及更一般的剪接体因子SNRPB(SmB/B’),这是Sm复合物的一部分,存在于除U6以外的所有剪接体snRNP中

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    (11)我们没有发现SNRPB2或SNRPB敲除诱导的AS事件附近外显子上SNRPA1结合位点的显著富集(图S2H),表明SNRPA1介导的含S3E外显子的调节不依赖于其剪接体控制

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    (12)总之,这些数据表明S3Es (i)调节乳腺癌细胞中转录物子集的AS,(ii)与SNRPA1结合,以及(iii)通过与SNRPA1的直接相互作用影响选择性剪接。

    3、SNRPA1促进侵袭和体内转移定殖

    ①由于SNRPA1控制转移性乳腺癌细胞中的选择性剪接模式,我们用体内实验转移试验测试了SNRPA1是否影响乳腺癌进展。我们向NOD scid gamma (NSG)小鼠的静脉循环中注射了MDA-LM2细胞和短发夹RNA(shRNA)–介导的SNRPA1敲除,随后进行生物发光成像以测量肺转移定殖随时间的变化。与表达对照shRNA的细胞相比,SNRPA1缺失细胞的转移能力降低了9倍P = 0.04,双向方差分析(ANOVA)

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    ②类似地,当使用毒瘤乳腺癌细胞系,HCC1806-LM2 进行转移性肺定殖分析时,我们发现SNRPA1敲除细胞与本背景下的对照细胞相比,转移定殖能力降低(6倍,P = 0.04,双向方差分析)(图3B)。

    ③SNRPA1敲除并未导致植入小鼠乳腺脂肪垫的细胞肿瘤生长显著减少,提示SNRPA1并未显著影响原发性肿瘤生长(图S3A)。此外,我们观察到SNRPA1敲除后,这些细胞系的体外增殖率没有显著差异(图S3B)。

    检验方法

    1、hypergeometric test--超几何检验
    2、two-way analysis of var-iance (ANOVA)--双因素方差分析

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