Genome-wide DNA methylation identifies trophoblast invasion-related genes: Claudin-4 and Fucosyltransferase IV control mobility via altering matrix metalloproteinase activity
Notice bibliographique
Résumé
Previously we showed that extravillous cytotrophoblast (EVT) outgrowth and migration on a collagen gel explant model were affected by exposure to decidual natural killer cells (dNK). This study investigates the molecular causes behind this phenomenon. Genome wide DNA methylation of exposed and unexposed EVT was assessed using the Illumina Infinium HumanMethylation450 BeadChip array (450 K array). We identified 444 differentially methylated CpG loci in dNK-treated EVT compared with medium control (P < 0.05). The genes associated with these loci had critical biological roles in cellular development, cellular growth and proliferation, cell signaling, cellular assembly and organization by Ingenuity Pathway Analysis (IPA). Furthermore, 23 mobility-related genes were identified by IPA from dNK-treated EVT. Among these genes, CLDN4 (encoding claudin-4) and FUT4 (encoding fucosyltransferase IV) were chosen for follow-up studies because of their biological relevance from research on tumor cells. The results showed that the mRNA and protein expressions of both CLDN4 and FUT4 in dNK-treated EVT were significantly reduced compared with control (P < 0.01 for both CLDN4 and FUT4 mRNA expression; P < 0.001 for CLDN4 and P < 0.01 for FUT4 protein expression), and were inversely correlated with DNA methylation. Knocking down CLDN4 and FUT4 by small interfering RNA reduced trophoblast invasion, possibly through the altered matrix metalloproteinase (MMP)-2 and/or MMP-9 expression and activity. Taken together, dNK alter EVT mobility at least partially in association with an alteration of DNA methylation profile. Hypermethylation of CLDN4 and FUT4 reduces protein expression. CLDN4 and FUT4 are representative genes that participate in modulating trophoblast mobility.
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Prédiction machine sur la base complète
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Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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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 ».