Analyse van Xbp1 knock-out microarray data in conventionele dendritische cellen

Liesbet Martens
Persbericht

Analyse van Xbp1 knock-out microarray data in conventionele dendritische cellen

Identificatie van nieuwe potentiële targets betrokken bij allergische reacties Astma en allergieIedereen heeft wel een familielid of kennis die aan astma of een allergie lijdt. De cijfers liegen er nietom; momenteel zijn ongeveer 1 op 5 personen allergisch. Men kan dus spreken van een wareepidemie. Maar wat leidt precies tot die hoge cijfers? Hoe kunnen die cijfers naar beneden gehaaldworden? Hoe kunnen we dus deze ziektes efficiënt behandelen en voorkomen? Door wetenschappelijk onderzoek kunnen we inzicht krijgen in hoe astma en allergieën werken,zodat er een betere behandeling en preventie voor kan uitgebouwd worden. Allergisch zijn voor een bepaalde stof betekent in wezen dat het immuunsysteem die bepaalde stofbehandelt als een gevaarlijke component (zoals een virus), terwijl dat helemaal niet nodig is. Astma isdan een chronische allergie. Het immuunsysteem van astmapatiënten aanziet ongevaarlijke deeltjeszoals pollen, huisstofmijt, sigarettenrook … als gevaarlijke componenten, waardoor een hevigeimmuunreactie wordt uitgelokt. Die immuunreactie uit zich dan in de gekende symptomen vanastma: verhoogde productie van slijm, hoesten, piepende ademhaling en kortademigheid. Dendritische cellen en Xbp1De sleutel naar het antwoord omtrent astma ligt bij het immuunsysteem dat bij de ene persoonongevaarlijke deeltjes aanziet als gevaarlijke componenten, terwijl het immuunsysteem van eenander dat niet doet. Een centrale rol in het immuunsysteem is weggelegd voor de zogenaamdedendritische cellen (DC). Deze cellen zijn de poortwachters van ons immuunsysteem en spelen eenbelangrijke rol in het ontstaan van astma. De functie van DC bestaat namelijk uit het herkennen vaneen antigeen, het opnemen en verwerken ervan, migreren naar de dichtstbijzijnde lymfeknoop (kleinorgaan dat onder andere voorkomt onder de oksels) om daar het antigeen te presenteren aan Tcellen.Daarbij zal de dendritische cel beslissen of de T-cel zich moet ontwikkelen tot een T-cel dieleidt tot tolerantie (geen immuunreactie) of een T-cel die leidt tot inflammatie (een immuunreactie,een allergische reactie). De dendritische cel is dus dé cel die beslist over tolerantie of inflammatie enis daarom een zeer interessante cel met oog op het ontstaan van astma en allergie. Onderzoek heeft aangetoond dat de DC kunnen onderverdeeld worden in vier types, waaronder deconventionele DC. Deze conventionele poortwachters kunnen verder opgesplitst worden in de CD8αDC en de CD11b DC. Inademen van stoffen zoals sigarettenrook, huisstofmijt… kan ertoe leiden dateiwitten slecht of helemaal niet worden opgevouwen en zorgen voor stress in de cel, aangezienbepaalde functies niet kunnen beoefend worden. Een eiwit moet immers een specifieke structuur (ofopvouwing) vertonen vooraleer het zijn functie kan uitoefenen. In een poging dit probleem op telossen, start de cel de zogenaamde UPR of Unfolded Protein Response, een soort mechanisme van decel dat stoffen aanmaakt die moeten helpen bij het beter opvouwen van de eiwitten. Een belangrijkerol in dit mechanisme is weggelegd voor Xbp1 (X-Box Binding Protein 1). Xbp1 is eentranscriptiefactor die reguleert hoeveel eiwit er van bepaalde genen wordt gevormd. Microarray experimentenRecente experimenten met Xbp1 knock-out muizen (muizen die het Xbp1 gen ontbreken) tonen aandat het Xbp1 heel belangrijk is voor de ontwikkeling en overleving van DC, de poortwachters van onsimmuunsysteem. De afwezigheid van Xbp1 leidt namelijk tot de vorming van abnormale DC,waardoor deze hun functies niet langer optimaal kunnen uitvoeren. Het is momenteel onduidelijkwaarom Xbp1 zo’n grote invloed heeft op de DC. Om dit beter te begrijpen werden microarray experimenten uitgevoerd waarbij normaleconventionele DC vergeleken worden met conventionele DC die Xbp1 ontbreken. Bij een microarrayexperiment wordt achterhaald welke genen meer of juist minder eiwit produceren in muizen zonderXbp1 in vergelijking met normale muizen. Bij dit experiment wordt dus achterhaald welke genenmeer of minder eiwit produceren bij het ontbreken van Xbp1. Zo'n microarray experiment resulteert in grote hoeveelheden data, omdat er informatie gegevenwordt over alle genen (de mens telt ongeveer 23 000 genen), die één voor één geanalyseerd worden.Aangezien het onmogelijk is deze data handmatig te verwerken, werd beroep gedaan op bioinformatica.Uit deze analyse blijkt dat er 15 genen zijn die meer eiwit produceren in CD8a DC zonderXbp1 en 30 genen die minder eiwit vormen. Op deze lijst van 55 genen werden vervolgens allerleibio-informatica technieken toegepast. Zo werd onder andere onderzocht hoe deze 55 genen metelkaar samenwerken. Op die manier wordt meer inzicht verworven in hoe een cel omgaat met slechtof niet opgevouwen eiwitten. Door de resultaten van de verschillende bio-informatica technieken tecombineren kon de lijst van 55 interessante genen verminderd worden tot 4 mogelijke targets.Verder experimenteel onderzoek wordt momenteel uitgevoerd om te achterhalen of deze targetsook effectief kunnen toegepast worden in de behandeling en preventie van allergie.

Bibliografie

[1] “Immuunsysteem”. [Online]. Beschikbaar op: http://www.vib.be/nl/mens-en-gezondheid/Pages/Immuunsysteem.aspx. [Bezocht: 02-mrt-2013].[2] K. Van Oostveldt, BLT_11 Immunologie en virologie. Partim: Immunologie theorie. Brugge: Hogeschool West-Vlaanderen Departement Simon Stevin, 2012.[3] P. Parham, The immune system. New York en London: Garland Science, 2005.[4] L.-Y. Liou, A.L. Blasius, M.J. Welch, M. Colonna, M.B.A. Oldstone, E.I. Zuniga, “In vivo conversion of BM plasmacytoid DC into CD11b+ conventional DC during virus infection”, The Journal of Immunology, 2008.[5] N. N. Iwakoshi, M. Pypaert, en L. H. Glimcher, “The transcription factor XBP-1 is essential for the development and survival of dendritic cells”, J Exp Med, vol. 204, nr. 10, pp. 2267–2275, jan. 2007.[6] “[Frontiers in Bioscience 9, 2972-2988, September 1, 2004]”. [Online]. Beschikbaar op: http://www.bioscience.org/2004/v9/af/1452/figures.htm. [Bezocht: 17-mei-2013].[7] “B6: Role of interferon regulated factor (IRF) 4 for Th17 differentiation”. [Online]. Beschikbaar op: http://www.imt.uni-marburg.de/loewe/index0cc5.html?option=com_content&v…. [Bezocht: 17-mei-2013].[8] M. Merad, P. Sathe, J. Helft, J. Miller, en A. Mortha, “The dendritic cell lineage: ontogeny and function of dendritic cells and their subsets in the steady state and the inflamed setting”, Annu. Rev. Immunol., vol. 31, pp. 563–604, mrt. 2013.[9] R. E. Shrimpton, M. Butler, A.-S. Morel, E. Eren, S. S. Hue, en M. A. Ritter, “CD205 (DEC-205): a recognition receptor for apoptotic and necrotic self”, Mol. Immunol., vol. 46, nr. 6, pp. 1229–1239, mrt. 2009.[10] “XCR1 chemokine (C motif) receptor 1 [Homo sapiens (human)] - Gene - NCBI”. [Online]. Beschikbaar op: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/gene/2829. [Bezocht: 17-mei-2013].[11] Y. Zhan en L. Wu, “Functional regulation of monocyte-derived dendritic cells by microRNAs”, Protein Cell, vol. 3, nr. 7, pp. 497–507, jul. 2012.[12] “Dendritic Cells”. [Online]. Beschikbaar op: http://users.rcn.com/jkimball.ma.ultranet/BiologyPages/D/DCs.html#id340…. [Bezocht: 03-apr-2013].[13] P. M. Domínguez en C. Ardavín, “Differentiation and function of mouse monocyte-derived dendritic cells in steady state and inflammation”, Immunol. Rev., vol. 234, nr. 1, pp. 90–104, mrt. 2010.[14] P. Dresing, S. Borkens, M. Kocur, S. Kropp, en S. Scheu, “A fluorescence reporter model defines ‘Tip-DCs’ as the cellular source of interferon β in murine listeriosis”, PLoS ONE, vol. 5, nr. 12, p. e15567, 2010.[15] N. V. Serbina, T. P. Salazar-Mather, C. A. Biron, W. A. Kuziel, en E. G. Pamer, “TNF/iNOS-producing dendritic cells mediate innate immune defense against bacterial infection”, Immunity, vol. 19, nr. 1, pp. 59–70, jul. 2003.[16] S. S. Cao en R. J. Kaufman, “Unfolded protein response”, Current Biology, vol. 22, nr. 16, pp. R622–R626, aug. 2012.[17] A. L. Shaffer, M. Shapiro-Shelef, N. N. Iwakoshi, A.-H. Lee, S.-B. Qian, H. Zhao, X. Yu, L. Yang, B. K. Tan, A. Rosenwald, E. M. Hurt, E. Petroulakis, N. Sonenberg, J. W. Yewdell, K. Calame, L. H. Glimcher, en L. M. Staudt, “XBP1, downstream of Blimp-1, expands the secretory apparatus and other organelles, and increases protein synthesis in plasma cell differentiation”, Immunity, vol. 21, nr. 1, pp. 81–93, jul. 2004.[18] J. S. Cox en P. Walter, “A novel mechanism for regulating activity of a transcription factor that controls the unfolded protein response”, Cell, vol. 87, nr. 3, pp. 391–404, nov. 1996.[19] E. Szegezdi, S. E. Logue, A. M. Gorman, en A. Samali, “Mediators of endoplasmic reticulum stress-induced apoptosis”, EMBO Rep, vol. 7, nr. 9, pp. 880–885, sep. 2006.[20] M. Demeyere, BLT_12 Moleculaire biologie. Partim: De genexpressie. Brugge: Hogeschool West-Vlaanderen Departement Simon Stevin, 2012.[21] “MA0414.1 detailed information”. [Online]. Beschikbaar op: http://jaspar.binf.ku.dk/cgi-bin/jaspar_db.pl?ID=MA0414.1&rm=present&co…. [Bezocht: 21-mei-2013].[22] A.-L. Barabási, N. Gulbahce, en J. Loscalzo, “Network medicine: a network-based approach to human disease”, Nat. Rev. Genet., vol. 12, nr. 1, pp. 56–68, jan. 2011.[23] F. Nollet, BLT_17 Research and development. Partim: De nieuwste technologische ontwikkelingen. Brugge: Hogeschool West-Vlaanderen Departement Simon Stevin, 2012.[24] “Microarrays Factsheet”. [Online]. Beschikbaar op: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/About/primer/microarrays.html. [Bezocht: 16-mrt-2013].[25] “Genome Resource Facility”. [Online]. Beschikbaar op: http://grf.lshtm.ac.uk/microarrayoverview.htm. [Bezocht: 16-mrt-2013].[26] “File:Microarray-schema.jpg - Wikipedia, the free encyclopedia”. [Online]. Beschikbaar op: http://en.wikipedia.org/wiki/File:Microarray-schema.jpg. [Bezocht: 16-mrt-2013].[27] D. A. Lashkari, J. L. DeRisi, J. H. McCusker, A. F. Namath, C. Gentile, S. Y. Hwang, P. O. Brown, en R. W. Davis, “Yeast microarrays for genome wide parallel genetic and gene expression analysis”, Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A., vol. 94, nr. 24, pp. 13057–13062, nov. 1997.[28] “The R Project for Statistical Computing”. [Online]. Beschikbaar op: http://www.r-project.org/. [Bezocht: 20-apr-2013].[29] “Bioconductor - About”. [Online]. Beschikbaar op: http://www.bioconductor.org/about/. [Bezocht: 20-apr-2013].[30] “R & Bioconductor - Manuals”. [Online]. Beschikbaar op: http://manuals.bioinformatics.ucr.edu/home/R_BioCondManual#TOC-Introduc…. [Bezocht: 20-apr-2013].[31] S. Broos, P. Hulpiau, J. Galle, B. Hooghe, F. V. Roy, en P. D. Bleser, “ConTra v2: a tool to identify transcription factor binding sites across species, update 2011”, Nucl. Acids Res., mei 2011.[32] “Tomtom - Introduction”. [Online]. Beschikbaar op: http://meme.nbcr.net/meme/tomtom-intro.html. [Bezocht: 20-apr-2013].[33] S. Gupta, J. A. Stamatoyannopoulos, T. L. Bailey, en W. S. Noble, “Quantifying similarity between motifs”, Genome Biol, vol. 8, nr. 2, p. R24, 2007.[34] “FIMO - Introduction”. [Online]. Beschikbaar op: http://meme.nbcr.net/meme/fimo-intro.html. [Bezocht: 20-apr-2013].[35] C. E. Grant, T. L. Bailey, en W. S. Noble, “FIMO: scanning for occurrences of a given motif”, Bioinformatics, vol. 27, nr. 7, pp. 1017–1018, apr. 2011.[36] “Ingenuity IPA -Integrate and understand complex ’omics data”. [Online]. Beschikbaar op: http://www.ingenuity.com/products/ipa#/?tab=features. [Bezocht: 24-mrt-2013].[37] J. Mathys, Analysis of Affymetrix microarray data using Bioconductor. Tutorial: Comparing two groups of samples. Bioinformatics training and service facility VIB, 2012.[38] “www.boxplot.nl - alles over de boxplot”. [Online]. Beschikbaar op: http://www.boxplot.nl/. [Bezocht: 03-mrt-2013].[39] “File:MadynoBoxplot01.png - Wikimedia Commons”. [Online]. Beschikbaar op: http://commons.wikimedia.org/wiki/File:MadynoBoxplot01.png. [Bezocht: 03-mrt-2013].[40] J. Mathys, Analysis of Affymetrix microarray data using Bioconductor. Slide: Comparing two groups of samples. Bioinformatics training and service facility VIB, 2012.[41] “Genevestigator Documentation”. [Online]. Beschikbaar op: https://www.genevestigator.com/userdocs/manual/qc.html. [Bezocht: 03-mrt-2013].[42] “Index of /agolden/bioconductor/version1”. [Online]. Beschikbaar op: http://www3.it.nuigalway.ie/agolden/bioconductor/version1/. [Bezocht: 31-mei-2013].[43] Onbekend, RMAexplained. www.plexdb.org.[44] P. Dedeckere, BLT10_Wetenschappelijke verslaggeving en communicatie. Partim: Statistiek en ICT II. Deel: Statistiek voor de laboratoriumtechnoloog II. Brugge: Hogeschool West-Vlaanderen Departement Simon Stevin, 2011.[45] Onbekend, Introduction to Empirical Bayes Models and Moderated t-test. 2012.[46] “Handbook of Biological Statistics: Multiple comparisons”. [Online]. Beschikbaar op: http://udel.edu/~mcdonald/statmultcomp.html. [Bezocht: 05-jun-2013].[47] “Ingenuity IPA -Integrate and understand complex ’omics data”. [Online]. Beschikbaar op: http://www.ingenuity.com/products/ipa. [Bezocht: 05-jun-2013].[48] D. Acosta-Alvear, Y. Zhou, A. Blais, M. Tsikitis, N. H. Lents, C. Arias, C. J. Lennon, Y. Kluger, en B. D. Dynlacht, “XBP1 controls diverse cell type- and condition-specific transcriptional regulatory networks”, Mol. Cell, vol. 27, nr. 1, pp. 53–66, jul. 2007.[49] [Online]. Beschikbaar op: http://bioit.dmbr.ugent.be/contrav2/TRANSFAC20104/M01175.html. [Bezocht: 03-mei-2013].[50] J. Kaczynski, T. Cook, en R. Urrutia, “Sp1- and Krüppel-like transcription factors”, Genome Biol., vol. 4, nr. 2, p. 206, 2003.[51] S. Broos, A. Soete, B. Hooghe, R. Moran, F. van Roy, en P. D. Bleser, “PhysBinder: improving the prediction of transcription factor binding sites by flexible inclusion of biophysical properties”, Nucl. Acids Res., apr. 2013.

Universiteit of Hogeschool
Biomedische laboratoriumtechnologie, afstudeerrichting bio-informatica
Publicatiejaar
2013
Kernwoorden
Share this on: