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Enregistrement W2328351140 · doi:10.1097/00007890-201211271-00599

BK Polyoma Virus Induces Aberrant Methylation of Host Genome to Promote Epithelial Mesenchymal Transition and Fibrosis

2012· article· en· W2328351140 sur OpenAlexaff
Vikas Srivastava, Lee Anne Tibbles

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePolyomavirus and related diseases
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpigeneticsBiologyDNA methylationCpG siteBK virusPromoterGeneMethylationBisulfite sequencingCancer researchKidneyImmunologyGene expressionGeneticsKidney transplantation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although most people are infected during early childhood, BK polyoma virus (BKV) reactivates and causes disease primarily in renal transplant patients. BKV is currently the leading cause of graft loss during the first two years after renal transplant. Activation of BKV is associated with inflammation, tissue destruction and progression to fibrosis through a process involving the transformation of epithelial cells in to mesenchymal phenotype. Understanding how BKV causes these changes will help us in better prediction and management of BKV nephropathy. As the primary site of BKV tropism is renal tubular epithelial cells, it needs to device ways to promote the transition and proliferation of these terminally differentiated cells. We hypothesized that BK may activate epigenetic mechanisms to promote these changes by inducing or inhibiting key genes involved in maintaining cellular integrity and stability. DNA CpG methylation is one such epigenetic mechanism which can control gene regulation by causing changes to the DNA which inhibit the accessibility of transcription factors to gene promoters. For our experiments, we have used primary human proximal renal tubular epithelial cells (HPTC) isolated from donor kidneys or procured from ATCC. Cells were infected with BKV for different time points. Real-time expression profiling was done to identify key genes modulated by BKV. Bisulfite conversion and Methylation specific PCR was used to identify specific CpG changes induced by BKV. Sequencing of the bisulfite converted DNA was done to identify the methylation status of entire CpGs islands in the promoters of these genes. Promoter region with specific CpGs was then cloned in pGL3 luciferase reporter vector to specify the role of particular CpGs in regulation and rule out the effect of trans-acting elements. For luciferase assays, CCD1105 KIDtr and HPTC cells were transfected using Lipofectamine- LTX and Plus reagent, infected with BK virus and assayed using Dual luciferase assay. Cell cycle analysis was done using propidium iodide staining and flow cytometry. Infection of renal epithelial cells by BKV caused induction of proinflammatory genes such as Cox-2 and interleukin 1 Beta along with Vimentin which is the marker for epithelial mesenchymal transition. More importantly, it inhibited retinoblastoma (RB1) and E-cadherin (CDH1) genes. We have for the first time identified that BK inhibits these genes by causing hypermethylation of specific CpG islands in their upstream regulatory promoters. These genes are important regulators of cell-cell adhesion (CDH1) and cell cycle (RB1), and their inhibition may lead to loss of adhesion and cell proliferation respectively. Luciferase Reporter assay using cloned RB1 promoter confirmed the involvement of these CpG islands and showed progressive decrease in RB1 promoter activity with increasing BK infection. Our studies also suggest that BKV infection may lead to increased aneuploidy in these cells further contributing to cellular instability and transformation. The changes induced by BKV may ultimately lead to inflammation, cellular proliferation and progression to renal fibrosis and graft loss. Specific CpG methylation patterns induced by BKV may also serve as biomarkers to predict the initiation of BKV nephropathy and help in devising relevant control strategies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,369
Score d'incertitude au seuil0,435

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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