Identification of gene fusion transcripts by transcriptome sequencing in BRCA1-mutated breast cancers and cell lines
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gene fusions arising from chromosomal translocations have been implicated in cancer. However, the role of gene fusions in BRCA1-related breast cancers is not well understood. Mutations in BRCA1 are associated with an increased risk for breast cancer (up to 80% lifetime risk) and ovarian cancer (up to 50%). We sought to identify putative gene fusions in the transcriptomes of these cancers using high-throughput RNA sequencing (RNA-Seq). METHODS: We used Illumina sequencing technology to sequence the transcriptomes of five BRCA1-mutated breast cancer cell lines, three BRCA1-mutated primary tumors, two secretory breast cancer primary tumors and one non-tumorigenic breast epithelial cell line. Using a bioinformatics approach, our initial attempt at discovering putative gene fusions relied on analyzing single-end reads and identifying reads that aligned across exons of two different genes. Subsequently, latter samples were sequenced with paired-end reads and at longer cycles (producing longer reads). We then refined our approach by identifying misaligned paired reads, which may flank a putative gene fusion junction. RESULTS: As a proof of concept, we were able to identify two previously characterized gene fusions in our samples using both single-end and paired-end approaches. In addition, we identified three novel in-frame fusions, but none were recurrent. Two of the candidates, WWC1-ADRBK2 in HCC3153 cell line and ADNP-C20orf132 in a primary tumor, were confirmed by Sanger sequencing and RT-PCR. RNA-Seq expression profiling of these two fusions showed a distinct overexpression of the 3' partner genes, suggesting that its expression may be under the control of the 5' partner gene's regulatory elements. CONCLUSIONS: In this study, we used both single-end and paired-end sequencing strategies to discover gene fusions in breast cancer transcriptomes with BRCA1 mutations. We found that the use of paired-end reads is an effective tool for transcriptome profiling of gene fusions. Our findings suggest that while gene fusions are present in some BRCA1-mutated breast cancers, they are infrequent and not recurrent. However, private fusions may still be valuable as potential patient-specific biomarkers for diagnosis and treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».