IDENTIFICATION OF SIGNIFICANT RNA-BINDING PROTEINS IN THE PROCESS OF CD44 SPLICING USING THE BOOSTED BETA REGRESSION ALGORITHM

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The expression of RNA-binding proteins and their interaction with the spliced pre-mRNA are the key factors in determining the final isoform profile. Transmembrane protein CD44 is involved in differentiation, invasion, motility, growth and survival of tumor cells, and is also a commonly accepted marker of cancer stem cells and epithelial-mesenchymal transition. However, the functions of the isoforms of this protein differ significantly. In this paper, we developed a method based on the boosted beta regression algorithm for identification of the significant RNA-binding proteins in the splicing process by modeling the isoform ratio. The application of this method to the analysis of CD44 splicing in colorectal cancer cells revealed 20 significant RNA-binding proteins. Many of them were previously shown as EMT regulators, but for the first time presented as potential CD44 splicing factors.

About the authors

V. O. Novosad

Faculty of Biology and Biotechnology, National Research University Higher School of Economics, ; Shemyakin-Ovchinnikov Institute of Bioorganic Chemistry, Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: vnovosad@hse.ru
Russian Federation, Moscow; Russian Federation, Moscow

References

  1. Pan Q., Shai O., Lee L.J., Frey B.J., Blencowe B.J., Deep surveying of alternative splicing complexity in the human transcriptome by high-throughput sequencing // Nat. Genet. 2008. V. 40. P. 1413–1415.
  2. Wang Z., Burge C.B., Splicing regulation: From a parts list of regulatory elements to an integrated splicing code, // RNA. 2008. V. 14. P. 802–813.
  3. Wang Z., Xiao X., Van Nostrand E., Burge C.B., General and Specific Functions of Exonic Splicing Silencers in Splicing Control // Mol. Cell. 2006. V. 23. P. 61–70.
  4. Xiong H.Y., Barash Y., Frey B.J., Bayesian prediction of tissue-regulated splicing using RNA sequence and cellular context // Bioinformatics. 2011. V. 27. P. 2554–2562.
  5. Hartmann B., Valcárcel J., Decrypting the genome’s alternative messages // Curr. Opin. Cell Biol. 2009. V. 21. P. 377–386.
  6. Xiong H.Y., Alipanahi B., Lee L.J., Bretschneider H., Merico D., Yuen R.K.C., Hua Y., Gueroussov S., Najafabadi H.S., Hughes T.R., Morris Q., Barash Y., Krainer A.R., Jojic N., Scherer S.W., Blencowe B.J., Frey B.J., The human splicing code reveals new insights into the genetic determinants of disease // Science. 2015. № 80. P. 347.
  7. Barash Y., Calarco J.A., Gao W., Pan Q., Wang X., Shai O., Blencowe B.J., Frey B.J., Deciphering the splicing code // Nature. 2010. V. 465. P. 53–59.
  8. Cereda M., Pozzoli U., Rot G., Juvan P., Schweitzer A., Clark T., Ule J., RNAmotifs: prediction of multivalent RNA motifs that control alternative splicing, // Genome Biol. 2014. V. 15. P. R20.
  9. Leung M.K.K., Xiong H.Y., Lee L.J., Frey B.J., Deep learning of the tissue-regulated splicing code, // Bioinformatics. 2014. V. 3. P. i121–i129.
  10. Xu H., Niu M., Yuan X., Wu K., Liu A., CD44 as a tumor biomarker and therapeutic target., // Exp. Hematol. Oncol. 2020. V. 9. P. 36.
  11. Robinson M.D., McCarthy D.J., Smyth G.K., edgeR: a Bioconductor package for differential expression analysis of digital gene expression data., // Bioinformatics. 2010. V. 26. P. 139–40.
  12. Giudice G., Sánchez-Cabo F., Torroja C., Lara-Pezzi E., ATtRACT–a database of RNA-binding proteins and associated motifs, Database. 2016 (2016) baw035.
  13. Giulietti M., Piva F., D’Antonio M., D’Onorio De Meo P., Paoletti D., Castrignanò T., D’Erchia A.M., Picardi E., Zambelli F., Principato G., Pavesi G., Pesole G., SpliceAid-F: a database of human splicing factors and their RNA-binding sites, // Nucleic Acids Res. 2013. V. 41. P. D125–D131.
  14. Novosad V.O., Polikanova I.S., Tonevitsky E.A., Mal’tseva D.V., Expression of CD44 isoforms in human colorectal cancer patient samples and cell lines, // Cell Technol. Biol. Med. 2022. V. 1. P. 49–54.
  15. Bühlmann P., Hothorn T., Boosting Algorithms: Regularization, Prediction and Model Fitting, Stat. Sci. 2007. V. 22.
  16. Hofner B., Mayr A., Schmid M., gamboostLSS : An R Package for Model Building and Variable Selection in the GAMLSS Framework, J. Stat. Softw. 2016. V. 74.
  17. Kim E.J., Kim J.S., Lee S., Lee H., Yoon J., Hong J.H., Chun S.H., Sun D.S., Won H.S., Hong S.A., Kang K., Jo J.Y., Choi M., Shin D.H., Ahn Y., Ko Y.H., QKI, a miR-200 target gene, suppresses epithelial-to-mesenchymal transition and tumor growth, // Int. J. Cancer. 2019. V. 145. P. 1585–1595.
  18. Liang R., Zhang J., Liu Z., Liu Z., Li Q., Luo X., Li Y., Ye J., Lin Y., Mechanism and Molecular Network of RBM8A-Mediated Regulation of Oxaliplatin Resistance in Hepatocellular Carcinoma, // Front. Oncol. 2021. V. 10.
  19. Harvey S.E., Xu Y., Lin X., Gao X.D., Qiu Y., Ahn J., Xiao X., Cheng C., Coregulation of alternative splicing by hnRNPM and ESRP1 during EMT, // RNA. 2018. V. 24. P. 1326–1338.
  20. Xie C., Zhou M., Lin J., Wu Z., Ding S., Luo J., Zhan Z., Cai Y., Xue S., Song Y., EEF1D Promotes Glioma Proliferation, Migration, and Invasion through EMT and PI3K/Akt Pathway, // Biomed Res. Int. 2020 (2020) 1–12.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2.

Download (92KB)
3.

Download (105KB)

Copyright (c) 2023 В.О. Новосад

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».