Исследование посвящено сравнительному анализу сетей коэкспрессии гена SLC34A2 натрий-зависимого фосфатного транспортера NaPi2b с генами гликозил- и сульфотрансфераз и взаимодействия продуктов этих генов в нормальных и опухолевых клетках яичника для выявления белков, ответственных за аберрантное гликозилирование транспортера NaPi2b при злокачественной трансформации клеток. Данные по экспрессии 214 генов гликозил- и сульфотрансфераз и гена SLC34A2 в нормальных и опухолевых клетках были получены из исследования E-MTAB-3732 (ArrayExpress, n = 579), а данные о 7025 белок-белковых взаимодействиях из открытых баз данных. Построенные на основе собранных данных сети показали различия в паттернах коэкспрессии генов и взаимодействия их продуктов. Коэффициент кофенетической корреляции сетей в нормальных и опухолевых клетках яичника составил 0.17. Ключевые гены B3GNT2, GCNT1, ST3GAL1, ST6GAL1 входят в состав крупнейшего модуля вместе с геном SLC34A2 в сети коэкспрессии генов и белок-белковых взаимодействий в опухолях. Сделано предположение, что профили экспрессии и взаимодействий продуктов генов ST6GAL1, B3GNT2, GCNT1, ST3GAL1 могут быть связаны с аномальным гликозилированием NaPi2b в опухолевых клетках. Дальнейшие исследования этих белков важны для понимания роли гликозилирования в изменениях конформации большого внеклеточного домена транспортера NaPi2b и разработки противоопухолевых препаратов против потенциального опухоль-специфического эпитопа МХ35 транспортера NaPi2b.
Предпросмотр статьи
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Биология
В настоящее время рак яичника остается одним из наиболее распространенных гинекологических заболеваний и основной причиной смертности среди всех онкологических заболеваний женской репродуктивной системы [1]. Тревожная статистика объясняется бессимптомным течением заболевания, что затрудняет раннюю диагностику и приводит к тому, что рак яичника диагностируется у более 80 % пациентов на III–IV стадиях [2].
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Ferlay J., Soerjomataram I., Dikshit R., Eser S., Mathers C., Rebelo M., Parkin D.M., Forman D., Bray F. Cancer incidence and mortality worldwide: Sources, methods and major patterns in GLOBOCAN 2012 // Int. J. Cancer. 2015. V. 136, No 5. P. E359-E386. DOI: 10.1002/ijc.29210
2. Bookman M.A. Can we predict who lives long with ovarian cancer? // Cancer. 2019. V. 125, No S24. P. 4578-4581. DOI: 10.1002/cncr.32474
3. Nurgalieva A.K., Popov V.E., Skripova V.S., Bulatova L.F., Savenkova D.V., Vlasenkova R.A., Safina S.Z., Shakirova E.Zh., Filonenko V.V., Bogdanov M.V., Kiyamova R.G. Sodium-dependent phosphate transporter NaPi2b as a potential predictive marker for targeted therapy of ovarian cancer // Biochem. Biophys. Rep. 2021. V. 28. Art. 101104. DOI: 10.1016/j.bbrep.2021.101104 EDN: RCNDWE
4. Zhang M., Cheng S., Jin Y., Zhao Y., Wang Y. Roles of CA125 in diagnosis, prediction, and oncogenesis of ovarian cancer // Biochim. Biophys. Acta, Rev. Cancer. 2021. V. 1875, No 2. Art. 188503. DOI: 10.1016/j.bbcan.2021.188503 EDN: FYHYAK
5. Yedema C., Massuger L., Hilgers J., Servaas J., Poels L., Thomas C., Kenemans P. Pre-operative discrimination between benign and malignant ovarian tumors using a combination of CA125 and CA15.3 serum assays // Int. J. Cancer. 1988. V. 3, No S3. P. 61-67. DOI: 10.1002/ijc.2910410813
6. Negishi Y., Iwabuchi H., Sakunaga H., Sakamoto M., Okabe K., Sato H., Asano G. Serum and tissue measurements of CA72-4 in ovarian cancer patients // Gynecol. Oncol. 1993. V. 48, No 2. P. 148-154. DOI: 10.1006/gyno1993.1026
7. Gadducci A., Cosio S., Carpi A., Nicolini A., Genazzani A.R. Serum tumor markers in the management of ovarian, endometrial and cervical cancer // Biomed. Pharmacother. 2004. V. 58, No 1. P. 24-38. DOI: 10.1016/j.biopha.2003.11.003
8. Li J., Dowdy S., Tipton T., Podratz K., Lu W.-G., Xie X., Jiang S.-W. HE4 as a biomarker for ovarian and endometrial cancer management // Expert Rev. Mol. Diagn. 2009. V. 9, No 6. P. 555-566. DOI: 10.1586/erm.09.39
9. Morand S., Devanaboyina M., Staats H., Stanbery L., Nemunaitis J. Ovarian cancer immunotherapy and personalized medicine // Int. J. Mol. Sci. 2021. V. 22, No 12. Art. 6532. DOI: 10.3390/ijms22126532 EDN: NBGJUB
10. Kiyamova R.G., Gryshkova V.S., Usenko V.S., Khozaenko Y.S., Gurtovyy V.A., Yin B., Ritter G., Old L., Gout I.T., Filonenko V.V. Identification of phosphate transporter Napi2b as MX35 cancer antigen by modified SEREX approach // Biopolym. Cell. 2008. V. 24, No 3. P. 218-224. DOI: 10.7124/bc.0007a3 EDN: JSJGNJ
11. Yin B.W.T., Kiyamova R., Chua R., Caballero O.L., Gout I., Gryshkova V., Bhaskaran N., Souchelnytskyi S., Hellman U., Filonenko V., Jungbluth A.A., Odunsi K., Lloyd K.O., Old L.J., Ritter G. Monoclonal antibody MX35 detects the membrane transporter NaPi2b (SLC34A2) in human carcinomas // Cancer Immunol. Res. 2008. V. 8, No 1. Art. 3. DOI: 10.1158/1424-9634.DCL-3.8.1
12. Xu H., Bai L., Collins J.F., Ghishan F.K. Molecular cloning, functional characterization, tissue distribution, and chromosomal localization of a human, small intestinal sodiumphosphate (Na+-Pi) transporter (SLC34A2) // Genomics. 1999. V. 62, No 2. P. 281-284. DOI: 10.1006/geno.1999.6009
13. Wang Y., Yang W., Pu Q., Yang Y., Ye S., Ma Q., Ren J., Cao Z., Zhong G., Zhang X., Liu L., Zhu W. The effects and mechanisms of SLC34A2 in tumorigenesis and progression of human non-small cell lung cancer // J. Biomed. Sci. 2015. V. 22, No 1. Art. 52. DOI: 10.1186/s12929-015-0158-7 EDN: UUEDZR
14. Shyian M., Gryshkova V., Kostianets O., Gorshkov V., Gogolev Yu., Goncharuk I., Nespryadko S., Vorobjova L., Filonenko V., Kiyamova R. Quantitative analysis of SLC34A2 expression in different types of ovarian tumors // Exp. Oncol. 2011. V. 33, No 2. P. 94-98. EDN: OIAJIZ
15. Gryshkova V., Goncharuk I., Gurtovyy V., Khozhayenko Yu., Nespryadko S., Vorobjova L., Usenko V., Gout I., Filonenko V., Kiyamova R. The study of phosphate transporter NAPI2B expression in different histological types of epithelial ovarian cancer // Exp. Oncol. 2009. V. 31, No 1. P. 37-42. EDN: XKINVJ
16. Vlasenkova R., Nurgalieva A., Akberova N., Bogdanov M., Kiyamova R. Characterization of SLC34A2 as a potential prognostic marker of oncological diseases // Biomolecules. 2021. V. 11, No 12. Art. 1878. DOI: 10.3390/biom11121878 EDN: MRQFCA
17. Kopantzev E.P., Monastyrskaya G.S., Vinogradova T.V., Zinovyeva M.V., Kostina M.B., Filyukova O.B., Tonevitsky A.G., Sukhikh G.T., Sverdlov E.D. Differences in gene expression levels between early and later stages of human lung development are opposite to those between normal lung tissue and non-small lung cell carcinoma // Lung Cancer. 2008. V. 62, No 1. P. 23-34. DOI: 10.1016/j.lungcan.2008.02.011 EDN: LLIWPH
18. Yang W., Wang Y., Pu Q., Ye S., Ma Q., Ren J., Zhong G., Liu L., Zhu W. Elevated expression of SLC34A2 inhibits the viability and invasion of A549 cells // Mol. Med. Rep. 2014. V. 10, No 3. P. 1205-1214. DOI: 10.3892/mmr.2014.2376 EDN: UUEDWP
19. Jiang Z., Hao Y., Ding X., Zhang Z., Liu P., Wei X., Xi J. The effects and mechanisms of SLC34A2 on tumorigenicity in human non-small cell lung cancer stem cells // Tumor Biol. 2016. V. 37, No 8. P. 10383-10392. DOI: 10.1007/s13277-016-4928-y EDN: WURQFT
20. Zhao Y., Zhu Z., Shi S., Wang J., Li N. Long non-coding RNA MEG3 regulates migration and invasion of lung cancer stem cells via miR-650/SLC34A2 axis // Biomed. Pharmacother. 2019. V. 120. Art. 109457. DOI: 10.1016/j.biopha.2019.109457
21. Kiyamova R., Shyian M., Lyzogubov V.V., Usenko V.S., Gout T., Filonenko V. Immunohistochemical analysis of NaPi2b protein (MX35 antigen) expression and subcellular localization in human normal and cancer tissues // Exp. Oncol. 2011. V. 33, No 3. P. 157-161. EDN: PGNFWN
22. Chen D.-R., Chien S.-Y., Kuo S.-J., Teng Y.-H., Tsai H.-T., Kuo J.-H., Chung J.-G. SLC34A2 as a novel marker for diagnosis and targeted therapy of breast cancer // Anticancer Res. 2010. V. 30, No 10. P. 4135-4140. EDN: OMVHGJ
23. Ge G., Zhou C., Ren Y., Tang X., Wang K., Zhang W., Niu L., Zhou Y., Yan Y., He J. Enhanced SLC34A2 in breast cancer stem cell-like cells induces chemotherapeutic resistance to doxorubicin via SLC34A2-Bmi1-ABCC5 signaling // Tumor Biol. 2016. V. 37, No 4. P. 5049-5062. DOI: 10.1007/s13277-015-4226-0 EDN: UPJNEP
24. Lv Y., Wang T., Fan J., Zhang Z., Zhang J., Xu C., Li Y., Zhao G., He C., Meng H., Yang H., Wang Z., Liu J., Chen J., Wang L. The effects and mechanisms of SLC34A2 on maintaining stem cell-like phenotypes in CD147+ breast cancer stem cells // Tumor Biol. 2017. V. 39, No 4. Art. 1010428317695927. DOI: 10.1177/1010428317695927
25. Jarząb B., Wiench M., Fujarewicz K., Simek K., Jarząb M., Oczko-Wojciechowska M., Włoch J., Czarniecka A., Chmielik E., Lange D., Pawlaczek A., Szpak S., Gubała E., Świerniak A. Gene expression profile of papillary thyroid cancer: Sources of variability and diagnostic implications // Cancer Res. 2005. V. 65, No 4. P. 1587-1597. DOI: 10.1158/0008-5472.CAN-04-3078
26. Huang F., Wang H., Xiao J., Shao C., Zhou Y., Cong W., Gong M., Sun J., Shan L., Hao Z., Wang L., Ding S., Yu Z., Liu J., Jia H. SLC34A2 up-regulation and SLC4A4 down-regulation correlates with invasion, metastasis, and the MAPK signaling pathway in papillary thyroid carcinomas // J. Cancer. 2021. V. 12, No 18. P. 5439-5453. DOI: 10.7150/jca.56730 EDN: MQAXRG
27. Hakim S.A., Abd El Atti R.M., Faheim R.M., Abou Gabal H.H. Evaluation of the prognostic value of solute carrier family 34 member 2 “SLC34A2” in papillary thyroid carcinoma: An immunohistochemical study // Anal. Cell. Pathol. 2021. V. 2021. Art. 3198555. DOI: 10.1155/2021/3198555
28. Liu L., Yang Y., Zhou X., Yan X., Wu Z. Solute carrier family 34 member 2 overexpression contributes to tumor growth and poor patient survival in colorectal cancer // Biomed. Pharmacother. 2018. V. 99. P. 645-654. DOI: 10.1016/j.biopha.2018.01.124 EDN: YFBGYX
29. Ye W., Chen C., Gao Y., Zheng Z.-S., Xu Y., Yun M., Weng H.-W., Xie D., Ye S., Zhang J.-X. Overexpression of SLC34A2 is an independent prognostic indicator in bladder cancer and its depletion suppresses tumor growth via decreasing c-Myc expression and transcriptional activity // Cell Death Dis. 2017. V. 8, No 2. Art. e2581. DOI: 10.1038/cddis.2017.13 EDN: YWMLIH
30. Bao Z., Chen L., Guo S. Knockdown of SLC34A2 inhibits cell proliferation, metastasis, and elevates chemosensitivity in glioma // J. Cell. Biochem. 2019. V. 120, No 6. P. 10205-10214. DOI: 10.1002/jcb.28305
31. Lindegren S., Andrade L.N.S., Bäck T., Machado C.M.L., Horta B.B., Buchpiguel C., Moro A.M., Okamoto O.K., Jacobsson L., Cederkrantz E., Washiyama K., Aneheim E., Palm S., Jensen H., Tuma M.C.B., Chammas R., Hultborn R., Albertsson P. Binding affinity, specificity and comparative biodistribution of the parental murine monoclonal antibody MX35 (anti-NaPi2b) and its humanized version Rebmab200 // PLoS One. 2015. V. 10, No 5. Art. e0126298. DOI: 10.1371/journal.pone.0126298 EDN: YCUSUX
32. Rubin S.C., Kostakoglu L., Divgi C., Federici M.G., Finstad C.L., Lloyd K.O., Larson S.M., Hoskins W.J. Biodistribution and intraoperative evaluation of radiolabeled monoclonal antibody MX35 in patients with epithelial ovarian cancer // Gynecol. Oncol. 1993. V. 51, No 1. P. 61-66. DOI: 10.1006/gyno1993.1247
33. Bulatova L., Savenkova D., Nurgalieva A., Reshetnikova D., Timonina A., Skripova V., Bogdanov M., Kiyamova R. Toward a topology-based therapeutic design of membrane proteins: Validation of NaPi2b topology in live ovarian cancer cells // Front. Mol. Biosci. 2022. V. 9. Art. 895911. DOI: 10.3389/fmolb.2022.895911 EDN: XLZDIZ
34. Kiyamova R., Minigulova L.F., Skripova V., Nurgalieva A., Reshetnikova D., Savinska L., Filonenko V., Bogdanov M. 34P N-glycosylation status of membrane phosphate transporter NaPi2b is crucial for its epitope recognition by monoclonal antibody in tumour cells // Ann. Oncol. 2020. V. 31, No S5. P. S1227-S1228. DOI: 10.1016/j.annonc.2020.08.2193
35. Lin K., Zhang C., Harstad E., Hiraragi H., Solis W., Tsai S.P., Xu K., Hristopoulos M., Venook R., Rubinfeld B., Polakis P. Abstract 5619: Preclinical development of anti-SLC34A2 antibody drug conjugate as a therapeutic for non-small cell lung and ovarian cancers // Cancer Res. 2013. V. 73, No S8. Abstr. 5619. DOI: 10.1158/1538-7445.AM2013-5619
36. Horsley E., Jabeen A., Veillard N., Havenith K., Janghra N., Alves P., Oblette C., Kirby I., Hogg P.W., Zammarchi F., de Haan L., van Berkel P. Abstract 5085: Preclinical development of NaPi2b-PL2202, a novel camptothecin-based antibody-drug conjugate targeting solid tumors expressing NaPi2b // Cancer Res. 2024. V. 84, No S6. Abstr. 5085. DOI: 10.1158/1538-7445.AM2024-5085 EDN: QWQXQJ
37. Xiao L., Lian W., Liu Q., Zong Q., Song S., Stann S., Cai J., Xue T. Abstract 1894: Preclinical development of YL205, a novel NaPi2b-targeting antibody-drug conjugate (ADC) with novel topoisomerase I inhibitor-based linker-payload for treatment of solid tumors // Cancer Res. 2024. V. 84, No 6. Abstr. 1894. DOI: 10.1158/1538-7445.AM2024-1894 EDN: VRVWTG
38. Lairson L.L., Henrissat B., Davies G.J., Withers S.G. Glycosyltransferases: Structures, functions, and mechanisms // Annu. Rev. Biochem. 2008. V. 77. P. 521-555. DOI: 10.1146/annurev.biochem.76.061005.092322
39. Schjoldager K.T., Narimatsu Y., Joshi H.J., Clausen H. Global view of human protein glycosylation pathways and functions // Nat. Rev. Mol. Cell Biol. 2020. V. 21, No 12. P. 729-749. DOI: 10.1038/s41580-020-00294-x EDN: HHNXRA
40. Negishi M., Pedersen L.G., Petrotchenko E., Shevtsov S., Gorokhov A., Kakuta Y., Pedersen L.C. Structure and function of sulfotransferases // Arch. Biochem. Biophys. 2001. V. 390, No 2. P. 149-157. DOI: 10.1006/abbi.2001.2368
41. Meany D.L., Chan D.W. Aberrant glycosylation associated with enzymes as cancer biomarkers // Clin. Proteomics. 2011. V. 8, No 1. Art. 7. DOI: 10.1186/1559-0275-8-7 EDN: PPUTTL
42. Langfelder P., Horvath S. WGCNA: An R package for weighted correlation network analysis // BMC Bioinf. 2008. V. 9, No 1. Art. 559. DOI: 10.1186/1471-2105-9-559
43. Zhang L., Qian Y. An epithelial-mesenchymal transition-related prognostic model for colorectal cancer based on weighted gene co-expression network analysis // J. Int. Med. Res. 2022. V. 50, No 12. Art. 03000605221140683. DOI: 10.1177/03000605221140683
44. Vlasenkova R., Konysheva D., Nurgalieva A., Kiyamova R. Characterization of cancer/testis antigens as prognostic markers of ovarian cancer // Diagnostics. 2023. V. 13, No 19. Art. 3092. DOI: 10.3390/diagnostics13193092 EDN: UIACMS
45. Li X.-T., Zhang J.-T., Yan H.-H., Su J., Cheng M.-L., Sun Q.-H., Zhong W.-Z., Wu Y.-L., Zhang X.-C., Hou J. Gene co-expression modules integrated with immunoscore predicts survival of non-small cell lung cancer // Cancer Treat. Res. Commun. 2021. V. 26. Art. 100297. DOI: 10.1016/j.ctarc.2020.100297 EDN: TRCGWR
46. Shukla V., Mallya S., Adiga D., Sriharikrishnaa S., Chakrabarty S., Kabekkodu S.P. Bioinformatic analysis of miR-200b/429 and hub gene network in cervical cancer // Biochem. Genet. 2023. V. 61, No 5. P. 1898-1916. DOI: 10.1007/S10528-023-10356-2 EDN: IAHDDJ
47. Torrente A., Lukk M., Xue V., Parkinson H., Rung J., Brazma A. Identification of cancer related genes using a comprehensive map of human gene expression // PLoS One. 2016. V. 11, No 6. Art. e0157484. DOI: 10.1371/journal.pone.0157484
48. Athar A., Füllgrabe A., George N., Iqbal H., Huerta L., Ali A., Snow C., Fonseca N.A., Petryszak R., Papatheodorou I., Sarkans U., Brazma A. ArrayExpress update - from bulk to single-cell expression data // Nucleic Acids Res. 2019. V. 47. No D1. P. D711-D715. DOI: 10.1093/nar/gky964
49. Haider S., Ballester B., Smedley D., Zhang J., Rice P., Kasprzyk A. BioMart Central Portal- unified access to biological data // Nucleic Acids Res. 2009. V. 37, No S2. P. W23-W27. DOI: 10.1093/nar/gkp265
50. The Gene Ontology Consortium. The Gene Ontology resource: 20 years and still GOing strong // Nucleic Acids Res. 2019. V. 47, No D1. P. D330-D338. DOI: 10.1093/nar/gky1055
51. Szklarczyk D., Gable A.L., Lyon D., Junge A., Wyder S., Huerta-Cepas J., Simonovic M., Doncheva N.T., Morris J.H., Bork P., Jensen L.J., von Mering C. STRING v11: Protein-protein association networks with increased coverage, supporting functional discovery in genome-wide experimental datasets // Nucleic Acids Res. 2019. V. 47, No D1. P. D607-D613. DOI: 10.1093/nar/gky1131
52. Kanehisa M., Furumichi M., Tanabe M., Sato Y., Morishima K. KEGG: New perspectives on genomes, pathways, diseases and drugs // Nucleic Acids Res. 2017. V. 45, No D1. P. D353-D361. DOI: 10.1093/nar/gkw1092
53. Haw R.A., Croft D., Yung C.K., Ndegwa N., D’Eustachio P., Hermjakob H., Stein L.D. The Reactome BioMart // Database. 2011. V. 2011. Art. bar31. DOI: 10.1093/database/bar031
54. Agrawal A., Balcı H., Hanspers K., Coort S.L., Martens M., Slenter D.N., Ehrhart F., Digles D., Waagmeester A., Wassink I., Abbassi-Daloii T., Lopes E.N., Iyer A., Acosta J.M., Willighagen L.G., Nishida K., Riutta A., Basaric H., Evelo C.T., Willighagen E.L., Kutmon M., Pico A.R. WikiPathways 2024: Next generation pathway database // Nucleic Acids Res. 2024. V. 52, No D1. P. D679-D689. DOI: 10.1093/nar/gkad960 EDN: YQHRSQ
55. Paysan-Lafosse T., Blum M., Chuguransky S., Grego T., Pinto B.L., Salazar G.A., Bileschi M.L., Bork P., Bridge A., Colwell L., Gough J., Haft D.H., Letunić I., Marchler-Bauer A., Mi H., Natale D.A., Orengo C.A., Pandurangan A.P., Rivoire C., Sigrist C.J.A., Sillitoe I., Thanki N., Thomas P.D., Tosatto S.C.E., Wu C.H., Bateman A. InterPro in 2022 // Nucleic Acids Res. 2023. V. 51, No D1. P. D418-D427. DOI: 10.1093/nar/gkac993 EDN: CIRYUZ
56. Finn R.D., Coggill P., Eberhardt R.Y., Eddy S.R., Mistry J., Mitchell A.L., Potter S.C., Punta M., Qureshi M., Sangrador-Vegas A., Salazar G.A., Tate J., Bateman A. The Pfam protein families database: Towards a more sustainable future // Nucleic Acids Res. 2016. V. 44, No D1. P. D279-D285. DOI: 10.1093/nar/gkv1344
57. Cerami E., Gao J., Dogrusoz U., Gross B.E., Sumer S.O., Aksoy B.A., Jacobsen A., Byrne C.J., Heuer M.L., Larsson E., Antipin Y., Reva B., Goldberg A.P., Sander C., Schultz N. The cBio Cancer Genomics Portal: An open platform for exploring multidimensional cancer genomics data // Cancer Discovery. 2012. V. 2, No 5. P. 401-404. DOI: 10.1158/2159-8290.CD-12-0095 EDN: RJKHNX
58. Hao Y., Créquer-Grandhomme A., Javier N., Singh A., Chen H., Manzanillo P., Lo M.-C., Huang X. Structures and mechanism of human glycosyltransferase β1,3-N-acetylglucosaminyltransferase 2 (B3GNT2), an important player in immune homeostasis // J. Biol. Chem. 2021. V. 296. Art. 100042. DOI: 10.1074/jbc.RA120.015306 EDN: FKDKYH
59. Ali M.F., Chachadi V.B., Petrosyan A., Chengs P.-W. Golgi phosphoprotein 3 determines cell binding properties under dynamic flow by controlling Golgi localization of core 2 N-acetylglucosaminyltransferase 1 // J. Biol. Chem. 2012. V. 287, No 47. P. 39564-39577. DOI: 10.1074/jbc.M112.346528
60. Ortiz-Soto M.E., Reising S., Schlosser A., Seibel J. Structural and functional role of disulphide bonds and substrate binding residues of the human beta-galactoside alpha-2,3-sialyltransferase 1 (hST3Gal1) // Sci. Rep. 2019. V. 9, No 1. Art. 17993. DOI: 10.1038/s41598-019-54384-8 EDN: DVNAPY
61. GC S., Bellis S.L., Hjelmeland A.B. ST6Gal1: Oncogenic signaling pathways and targets // Front. Mol. Biosci. 2022. V. 9. Art. 962908. DOI: 10.3389/fmolb.2022.962908 EDN: EXCSTO
62. Wichert B., Milde-Langosch K., Galatenko V., Schmalfeldt B., Oliveira-Ferrer L. Prognostic role of the sialyltransferase ST6GAL1 in ovarian cancer // Glycobiology. 2018. V. 28, No 11. P. 898-903. DOI: 10.1093/glycob/cwy065 EDN: WTOHOV
63. Garnham R., Scott E., Livermore K.E., Munkley J. ST6GAL1: A key player in cancer // Oncol. Lett. 2019. V. 18, No 2. P. 983-989. DOI: 10.3892/ol.2019.10458 EDN: XNZYXN
64. Anugraham M., Jacob F., Nixdorf S., Everest-Dass A.V., Heinzelmann-Schwarz V., Packer N.H. Specific glycosylation of membrane proteins in epithelial ovarian cancer cell lines: Glycan structures reflect gene expression and DNA methylation status // Mol. Cell. Proteomics. 2014. V. 13, No 9. P. 2213-2232. DOI: 10.1074/mcp.m113.037085 EDN: UOEDZD
65. Wu X., Zhao J., Ruan Y., Sun L., Xu C., Jiang H. Sialyltransferase ST3GAL1 promotes cell migration, invasion, and TGF-β1-induced EMT and confers paclitaxel resistance in ovarian cancer // Cell Death Dis. 2018. V. 9, No 11. Art. 1102. DOI: 10.1038/s41419-018-1101-0
66. Fan T.-c., Yeo H.L., Hsu H.-M., Yu J.-C., Ho M.-Y., Lin W.-D., Chang N.-C., Yu J., Yu A.L. Reciprocal feedback regulation of ST3GAL1 and GFRA1 signaling in breast cancer cells // Cancer Lett. 2018. V. 434. P. 184-195. DOI: 10.1016/j.canlet.2018.07.026 EDN: YIGSDR
67. Tajadura-Ortega V., Gambardella G., Skinner A., Halim A., Van Coillie J., Schjoldager K.T.-B.G., Beatson R., Graham R., Achkova D., Taylor-Papadimitriou J., Ciccarelli F.D., Burchell J.M. O-linked mucin-type glycosylation regulates the transcriptional programme downstream of EGFR // Glycobiology. 2021. V. 31, No 3. P. 200-210. DOI: 10.1093/glycob/cwaa075 EDN: UEXNOB
68. Tsai H.-E., Chen C.-L., Chang T.-T., Fu C.-W., Chen W.-C., Perez S.J.L.P., Hsiao P.-W., Tai M.-H., Li W.-S. Development of a novel, potent, and selective sialyltransferase inhibitor for suppressing cancer metastasis // Int. J. Mol. Sci. 2024. V. 25, No 8. Art. 4283. DOI: 10.3390/ijms25084283 EDN: MZDLMR
69. Seagle B.-L.L., Eng K.H., Yeh J.Y., Dandapani M., Schiller E., Samuelson R., Odunsi K., Shahabi S. Discovery of candidate tumor biomarkers for treatment with intraperitoneal chemotherapy for ovarian cancer // Sci. Rep. 2016. V. 6. Art. 21591. DOI: 10.1038/srep21591
70. Sato T., Yoneyama T., Tobisawa Y., Hatakeyama S., Yamamoto H., Kojima Y., Mikami J., Mori K., Hashimoto Y., Koie T., Ohyama C. Core 2 β-1, 6-N-acetylglucosaminyltransferase-1 expression in prostate biopsy specimen is an indicator of prostate cancer aggressiveness // Biochem. Biophys. Res. Commun. 2016. V. 470, No 1. P. 150-156. DOI: 10.1016/j.bbrc.2016.01.011
71. Zhuang H., Zhou Z., Zhang Z., Chen X., Ma Z., Huang S., Gong Y., Zhang C., Hou B. B3GNT3 overexpression promotes tumor progression and inhibits infiltration of CD8+ T cells in pancreatic cancer // Aging. 2020. V. 13, No 2. P. 2310-2329. DOI: 10.18632/aging.202255 EDN: RSPPMZ
72. Zhang W., Hou T., Niu C., Song L., Zhang Y. B3GNT3 expression is a novel marker correlated with pelvic lymph node metastasis and poor clinical outcome in early-stage cervical cancer // PLoS One. 2015. V. 10, No 12. Art. e0144360. DOI: 10.1371/journal.pone.0144360
73. Sun Y., Liu T., Xian L., Liu W., Liu J., Zhou H. B3GNT3, a direct target of miR-149-5p, promotes lung cancer development and indicates poor prognosis of lung cancer // Cancer Manag. Res. 2020. V. 12. P. 2381-2391. DOI: 10.2147/CMAR.S236565 EDN: IBHKGS
74. Wang Y., Liang N., Xue Z., Xue X. Identifying an eight-gene signature to optimize overall survival prediction of esophageal adenocarcinoma using bioinformatics analysis of ceRNA networ // OncoTargets Ther. 2020. V. 13. P. 13041-13054. DOI: 10.2147/OTT.S287084 EDN: KZPKLK
75. Lu C.-H., Wu W.-Y., Lai Y.-J., Yang C.-M., Yu L.-C. Suppression of B3GNT7 gene expression in colon adenocarcinoma and its potential effect in the metastasis of colon cancer cells // Glycobiology. 2014. V. 24, No 4. P. 359-367. DOI: 10.1093/glycob/cwu002
76. Čaval, T., Alisson-Silva, F., Schwarz F. Roles of glycosylation at the cancer cell surface: Opportunities for large scale glycoproteomics // Theranostics. 2023. V. 13, No 8. P. 2605-2615. DOI: 10.7150/thno.81760 EDN: JZLCCN
77. Venkitachalam S., Revoredo L., Varadan V., Fecteau R.E., Ravi L., Lutterbaugh J., Markowitz S.D., Willis J.E., Gerken T.A., Guda K. Biochemical and functional characterization of glycosylationassociated mutational landscapes in colon cancer // Sci. Rep. 2016. V. 6. Art. 23642. DOI: 10.1038/srep23642 EDN: WPFHHD
Выпуск
Другие статьи выпуска
Проблема негативного воздействия полихлорированных бифенилов (ПХБ) на организм человека и животных является актуальной в настоящее время. Однако основное внимание уделяется рискам, обусловленным загрязнением окружающей среды высокохлорированными бифенилами. В настоящем исследовании изучено воздействие дихлорированного бифенила (ПХБ 8) и продуктов его бактериальной трансформации на иммунитет. Установлено, что ПХБ 8 снижает показатели антителообразования, но не влияет на клеточноопосредованный иммунитет. Деградация ПХБ 8 штаммом Rhodococcus opacus FG1 приводит к нивелированию негативного влияния соединения на гуморальный иммунитет. В результате бактериальной трансформации под действием ферментов штамма Rhodococcus opacus FG1 (ВКМ Ас-3030) концентрация ПХБ 8 за 14 сут снизилась в 16.9 раза. При этом в среде зафиксировано накопление 2-хлорбензойной (2-ХБК) и 4-хлорбензойной (4-ХБК) кислот. Анализ влияния 2-ХБК и 4-ХБК на показатели иммунитета не выявил негативных эффектов. Расчет рисков показал, что, несмотря на снижение концентрации ПХБ 8 в процессе биотрансформации, уровень неканцерогенного риска остается высоким как для детей, так и для взрослых, а показатель канцерогенного риска снижается к 14 сут до допустимого и безопасного значений для детей и взрослых соответственно. Расчетные значения неканцерогенного риска от образующихся ХБК не представляют опасность для здоровья.
Охрана и использование подземных вод предполагают контроль и прогноз накопленных ими загрязняющих веществ природного и антропогенного происхождения, однако достоверная оценка этих и других закономерностей формирования показателей, необходимых для принятия управленческих решений, затруднительна из-за недостаточного объема аналитической информации. Временные ряды данных наблюдательных скважин даже такого мегаполиса, как Москва, ограничены 10-20 членами, что исключает применение традиционных статистических методов исследования. В работе предложен экспертно-статистический разведочный анализ данных (РАД), основанный на графической визуализации статистической информации и в меньшей степени, чем традиционные методы, зависимый от объема экспериментальной информации. С помощью данных, полученных на наблюдательных скважинах Теплостанской возвышенности Юго-Западного административного округа Москвы в 2018-2023 гг., установлена статистическая неоднородность временных рядов состава и свойств подземных вод, исключающая случайность формирования данных и обусловленная скрытыми закономерностями их изменения, обнаружена взаимно согласованная вариабельность значений для некоторых пар веществ, загрязняющих подземные воды, показана возможность идентификации происхождения (природное или антропогенное) отдельных компонентов подземных вод, продемонстрирована возможность уменьшения количества переменных в наборе контролируемых показателей путем использования метода главных компонент (МГК), которые в рассматриваемой задаче описывают 72 % дисперсии. Измерения проведены на совокупности пространственно-разделенных скважин, поэтому использована возможность традиционного метода панельного анализа экспериментальных данных.
В статье проанализированы физические свойства трех сортов арахиса (Arachis hypogaea L.), культивируемых на территории Вьетнама (Lac Do (RP), Lac Van (SP) и Lac Den (BP)). Все три сорта существенно различались по изученным показателям. Семена сорта RP характеризовались максимальным содержанием влаги (3.9 % - RP, 2.9 % - SP, 3.7 % - BP). Наибольшая масса 1000 семян наблюдалась у сорта SP (474 г - RP, 599 г - SP, 541 г - BP). Значения насыпой и истинной плотности варьировались в диапазонах 0.633-0.664 г/см³ и 1.10-1.14 г/см³, соответственно. Семена сорта RP отличались самыми большими размерами (длина - 18.2 мм, ширина - 9.0 мм, толщина - 8.7 мм). Семена сорта BP имели выраженную сферическую форму (0.62 - RP, 0.62 - SP, 0.65 - BP). Наибольший угол естественного откоса отмечен у семян сорта SP (28°- RP, 28.1° -SP, 20° - BP). Семена сорта BP имели наибольший коэффициент статического трения (0.37 - RP, 0.35 - SP, 0.40 - BP). Полученные результаты свидетельствуют о необходимости учитывать сортовые особенности при разработке и оптимизации методов возделывания, переработки, хранения и транспортировки арахиса для того, чтобы повысить эффективность его использования в производственных целях и снизить риски технологических потерь.
В ходе работы идентифицированы и изучены бактериальные изоляты из ризосферы растения Orostachys spinosa (L.), произрастающего в Прибайкалье. Получено 16 штаммов с различными морфотипами, определена родовая принадлежность исследуемых изолятов методом секвенирования 16S рибосомальной РНК. Для большинства штаммов, относящихся к роду Bacillus, подтверждена антагонистическая активность. Наиболее выраженный антагонизм демонстрируют штаммы 117B1-117B5, 117BA и 117BE, что позволяет предположить их возможное использование в качестве агентов биологической защиты растений от грибных фитопатогенов. Способность синтезировать бактериальные ауксины выражена у всех изученных штаммов, но находится на сравнительно низком уровне. Для 14 из 16 штаммов показана способность фиксировать атмосферный азот в аэробных условиях. У 11 штаммов выявлена способность мобилизовать фосфор из кальциевой соли фитиновой кислоты. Наиболее активными в мобилизации фосфора являются представители рода Pseudomonas, в частности штаммы 117B7, 117B9, 117BB и 117BD. Представители рода Bacillus (штаммы 117В1, 117B3, 117B4, 117B5, 117B8 и 117BE) проявляют выраженную целлюлазную активность, причем максимальную способность к деградации целлюлозы демонстрирует штамм Bacillus sp. 117BA. На основе полученных данных штаммы Bacillus sp. 117BA и 117BE, Pseudomonas sp. 117BB и 117BD определены как перспективные для разработки новых биопрепаратов.
Haloxylon aphyllum (Minkw.) Iljin - это кустарник или небольшое дерево, которое используется в агролесомелиорации и борьбе с опустыниванием засушливых территорий Юга России. На сегодняшний день слабо изученными остаются вопросы формирования адаптивных реакций на физиолого-биохимическом уровне, который представлен фотосинтетическим аппаратом и содержанием метаболитов в зеленых побегах, их связи с антиоксидантными свойствами. Также представляет интерес анализ генетической структуры различных популяций с помощью ДНК-маркеров. Работа посвящена оценке содержания хлорофиллов, каротиноидов и фенольных антиоксидантов в зеленых побегах и поиску наиболее информативных ISSR-праймеров для последующего их использования в анализе генетической структуры популяций H. aphyllum. Исследование проведено в 2024 г. с образцами H. aphyllum, собранными на территории Харабалинского района Астраханской области. Установлено, что ISSR-праймеры UBC809, UBC810, UBC811, UBC818, UBC826, UBC834, UBC840, UBC846, UBC855, UBC860, UBC887, UBC890 можно рекомендовать для ISSR-анализа генетического разнообразия популяций H. aphyllum. В работе представлен фактический материал по содержанию фотосинтетических пигментов, а также метаболитов с антиоксидантными свойствами в зеленых побегах исследуемого вида.
Штаммы ризобактерий, синтезирующие индол-3-уксусную кислоту (ИУК), часто используются для стимуляции роста растений. Для интенсификации синтеза ИУК ризосферной бактерией Pseudomonas baetica MGMM504 при росте в среде с триптофаном, введена плазмида, несущая гены синтеза нафталин 1,2-диоксигеназы (EC 1.14.12.12). Экспрессия генов нафталин 1,2-диоксигеназы способствует увеличению синтеза ИУК в штамме P. baetica MGMM504(pJeM2: nahA) на 40 % по сравнению с контрольным опытом. Штамм P. putida PCL1760(pJeM2: nahA) не дает значимого увеличения синтезируемой ИУК по сравнению с вариантом PCL1760(pJeM2), который производит следовые ее количества. Тесты на растениях демонстрируют повышенную фитостимулирующую активность P. baetica MGMM504(pJeM2: nahA), увеличивая длину корней проростков пшеницы на 45 % и всхожесть на 15 % по сравнению с P. baetica MGMM504(pJeM2). Ни один из вариантов штамма P. putida PCL1760 не проявляет фитостимулирующий эффект. Можно предположить, что нафталин 1,2-диоксигеназа способствует образованию интермедиата, который сам по себе не является фитостимулятором, но может превращаться в таковой при наличии в штамме специализированной системы синтеза ИУК.
Проведена оценка биологических эффектов малых концентраций бисфенола А в эксперименте in vitro на клетках линии НеpG2. Одним из механизмов влияния бисфенола А на организм является индукция окислительного стресса. Проанализировано воздействие 0.10, 0.25, 0.50 и 1.0 мкМ бисфенола А на клетки линии НеpG2 при экспозициях 48 и 72 ч, в качестве параметров которого рассмотрены выживаемость клеток (МТТ-тест), степень выраженности окислительного стресса по данным о содержании белковых и небелковых SH-групп, карбонильных производных белков, а также транскрипционного NRF2 и антиапоптического BCL-2 факторов. Уровень NRF2 и BCL-2 не изменяется при 48-часовом воздействии бисфенола А на клетки и возрастает при инкубации в течение 72 ч. Это повышение обусловливает рост концентрации тиоловых групп и поддерживает стабильный уровень карбонильных производных белков, что способствует формированию молекулярного механизма защиты клеток от воздействия ксенобиотика. В результате действия этих факторов малые концентрации бисфенола А не оказывают выраженного действия на выживаемость клеточной линии HepG2.
В работе сопоставлен радиозащитный эффект медного хлорофиллина, рибоксина, индралина и совместного применения глутатиона и аскорбиновой кислоты при их введении самцам мышей ICR (CD-1), подвергнутым ежедневному облучению рентгеновским излучением в дозе 1.4 или 2.5 Гр в течение пяти дней. Рассматриваемые вещества применяли в дни облучения. Радиозащитную эффективность оценивали через 3 дня после последнего облучения по гематологическим показателям, массе тимуса и селезенки, числу ядросодержащих клеток в костном мозге бедренной кости и содержанию тиобарбитурат-активных (ТБК-активных) продуктов в печени. Установлено, что введение после каждого облучения 200 мкг/г рибоксина дает противоречивые результаты по содержанию ТБК-активных продуктов в печени, в частности, усиливает окислительный стресс при облучении в дозах 1.4 Гр и подавляет его при облучении в дозах 2.5 Гр. Медный хлорофиллин по силе угнетения метаболизма липидных радиотоксинов не уступает классическим антиоксидантам - глутатиону и аскорбиновой кислоте. В ряде случаев изученные соединения демонстрируют способность к некоторому смягчению панцитопенического синдрома лучевой болезни. Радиопротектор экстренного действия индралин в условиях фракционированного облучения не показал безоговорочного превосходства радиозащитных свойств по физиологическим параметрам мышей. Неоднозначность наблюдаемых эффектов требует дальнейшего комплексного исследования влияния изучаемых соединений на течение лучевой болезни в различных условиях эксперимента.
В работе представлены результаты исследования молекулярной подвижности ибупрофена и кетопрофена - действующих веществ нестероидных противовоспалительных лекарственных препаратов. Все расчеты выполнены методом DFT в приближении изолированной молекулы с использованием функционала BP86 в комбинации с базисным набором def2-SVP. На основе профилей поверхности потенциальной энергии вращения вокруг С-С связи ключевых структурных фрагментов ибупрофена и кетопрофена выявлены их предпочтительные конформеры и рассчитаны барьеры внутримолекулярного вращения. Для наиболее стабильных конформеров ибупрофена и кетопрофена наблюдается хорошее соответствие между экспериментальными и рассчитанными параметрами молекулярной геометрии. Получены линейные корреляции между параметрами экспериментальных рамановских спектров ибупрофена и кетопрофена и рассчитанными на уровне теории BP86/def2-SVP гармоническими колебательными частотами для их наиболее стабильных конформеров. Используемый уровень теории (BP86/def2-SVP) может быть рекомендован для дальнейших исследований структуры и свойств ибупрофена и кетопрофена.
Издательство
- Издательство
- КФУ
- Регион
- Россия, Казань
- Почтовый адрес
- 420008, Россия, Республика Татарстан, г. Казань, ул. Кремлевская, д.18, корп.1
- Юр. адрес
- 420008, Россия, Республика Татарстан, г. Казань, ул. Кремлевская, д.18, корп.1
- ФИО
- Сафин Ленар Ринатович (Ректор)
- E-mail адрес
- public.mail@kpfu.ru
- Контактный телефон
- +7 (843) 2337400
- Сайт
- https:/kpfu.ru