Localizing potentially active post-transcriptional regulations in the Ewing's sarcoma gene regulatory network

Autor: Ovidiu Radulescu, Bernard Delyon, Olivier Delattre, Tatiana Baumuratova, Anne Siegel, Didier Surdez, Gautier Stoll
Přispěvatelé: Service de Biologie Systémique [Luxembourg], Université du Luxembourg (Uni.lu)-Faculté des Sciences, de la Technologie et de la Communication (FSTC), Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Rennes 2 (UR2)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INSTITUT AGRO Agrocampus Ouest, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), Unité de génétique et biologie des cancers (U830), Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5)-Institut Curie [Paris]-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Cancer et génome: Bioinformatique, biostatistiques et épidémiologie d'un système complexe, Mines Paris - PSL (École nationale supérieure des mines de Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut Curie [Paris]-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Dynamique des interactions membranaires normales et pathologiques (DIMNP), Université Montpellier 1 (UM1)-Université Montpellier 2 - Sciences et Techniques (UM2)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Biological systems and models, bioinformatics and sequences (SYMBIOSE), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), ANR-06-BYOS-0004,SITCON,Modeling signal transduction induced by a chimeric oncogene(2006), Université du Luxembourg ( Uni.lu ) -Faculté des Sciences, de la Technologie et de la Communication (FSTC), Institut de Recherche Mathématique de Rennes ( IRMAR ), Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -AGROCAMPUS OUEST-École normale supérieure - Rennes ( ENS Rennes ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Université de Rennes 2 ( UR2 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Unité de génétique et biologie des cancers ( U830 ), Université Paris Descartes - Paris 5 ( UPD5 ) -Institut Curie-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ), Cancer et génôme: Bioinformatique, biostatistiques et épidémiologie d'un système complexe, MINES ParisTech - École nationale supérieure des mines de Paris-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale ( INSERM ) -INSTITUT CURIE, Dynamique des interactions membranaires normales et pathologiques ( DIMNP ), Université Montpellier 1 ( UM1 ) -Université Montpellier 2 - Sciences et Techniques ( UM2 ) -Université de Montpellier ( UM ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ), Biological systems and models, bioinformatics and sequences ( SYMBIOSE ), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires ( IRISA ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Institut National des Sciences Appliquées - Rennes ( INSA Rennes ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Université de Rennes 1 ( UR1 ), Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Institut National des Sciences Appliquées - Rennes ( INSA Rennes ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Centre National de la Recherche Scientifique ( CNRS ) -Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ), ANR-06-BYOS-0004,SITCON,Modeling signal transduction induced by a chimeric oncogene ( 2006 ), AGROCAMPUS OUEST, Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes 2 (UR2), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Institut Curie [Paris]-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université Paris Descartes - Paris 5 (UPD5), Institut Curie [Paris]-MINES ParisTech - École nationale supérieure des mines de Paris, Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, BMC, Ed., Biologie systémique (BIOSYS) - Modeling signal transduction induced by a chimeric oncogene - - SITCON2006 - ANR-06-BYOS-0004 - BIOSYS - VALID, Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -Université de Rennes ( UNIV-RENNES ) -AGROCAMPUS OUEST-École normale supérieure - Rennes ( ENS Rennes ) -Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique ( Inria ) -Institut National des Sciences Appliquées ( INSA ) -Université de Rennes 2 ( UR2 )
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2010
Předmět:
Transcription
Genetic
MESH: Oncogenes
MESH: Insulin-Like Growth Factor I
Gene regulatory network
MESH : Insulin-Like Growth Factor I
Sarcoma ewing
MESH: Insulin-Like Growth Factor Binding Proteins
Multidisciplinaire
généralités & autres [F99] [Sciences du vivant]
0302 clinical medicine
Structural Biology
Gene Regulatory Networks
Insulin-Like Growth Factor I
MESH : Insulin-Like Growth Factor Binding Protein 3
[ SDV.BIBS ] Life Sciences [q-bio]/Quantitative Methods [q-bio.QM]
lcsh:QH301-705.5
[INFO.INFO-BI] Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM]
Insulin-Like Growth Factor Binding Proteins/genetics
MESH: Gene Regulatory Networks
Genetics
0303 health sciences
[SDV.BIBS] Life Sciences [q-bio]/Quantitative Methods [q-bio.QM]
MESH: Proto-Oncogene Protein c-fli-1
Methodology Article
Applied Mathematics
MESH : Insulin-Like Growth Factor Binding Proteins
MESH: Insulin-Like Growth Factor Binding Protein 3
[SDV.BIBS]Life Sciences [q-bio]/Quantitative Methods [q-bio.QM]
Computer Science Applications
MESH: Sarcoma
Ewing
Insulin-Like Growth Factor Binding Proteins
[ SDV.BBM.GTP ] Life Sciences [q-bio]/Biochemistry
Molecular Biology/Genomics [q-bio.GN]
030220 oncology & carcinogenesis
Modeling and Simulation
[SDV.BBM.GTP] Life Sciences [q-bio]/Biochemistry
Molecular Biology/Genomics [q-bio.GN]
MESH : Software
[ INFO.INFO-IR ] Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR]
MESH: Cell Line
Tumor
Systems biology
Sarcoma
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Computational biology
Multidisciplinary
general & others [F99] [Life sciences]
Biology
03 medical and health sciences
MESH: Gene Expression Profiling
MESH: Software
Qualitative analysis
Modelling and Simulation
Cell Line
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medicine
Humans
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Specific-information
Gene Expression Profiling
MESH : Gene Expression Profiling
MESH: Transcription
Genetic
MESH : Humans
Experimental data
Ewing's sarcoma
MESH : Transcription
Genetic
Oncogenes
medicine.disease
MESH : Proto-Oncogene Protein c-fli-1
Gene expression profiling
Insulin-Like Growth Factor Binding Protein 3
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Ewing
lcsh:Biology (General)
Proto-Oncogene Protein c-fli-1/genetics
MESH : Gene Regulatory Networks
[INFO.INFO-IR]Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR]
[INFO.INFO-IR] Computer Science [cs]/Information Retrieval [cs.IR]
Insulin-Like Growth Factor I/genetics
[INFO.INFO-BI]Computer Science [cs]/Bioinformatics [q-bio.QM]
Software
Zdroj: BMC Systems Biology
BMC Systems Biology, 2010, 4 (1), pp.146. ⟨10.1186/1752-0509-4-146⟩
BMC Systems Biology, BioMed Central, 2010, 4 (1), pp.146. 〈10.1186/1752-0509-4-146〉
BMC Systems Biology, BioMed Central, 2010, 4 (1), pp.146. ⟨10.1186/1752-0509-4-146⟩
BMC Systems Biology, 4, 146. England (2010).
BMC Systems Biology, Vol 4, Iss 1, p 146 (2010)
ISSN: 1752-0509
DOI: 10.1186/1752-0509-4-146⟩
Popis: Background A wide range of techniques is now available for analyzing regulatory networks. Nonetheless, most of these techniques fail to interpret large-scale transcriptional data at the post-translational level. Results We address the question of using large-scale transcriptomic observation of a system perturbation to analyze a regulatory network which contained several types of interactions - transcriptional and post-translational. Our method consisted of post-processing the outputs of an open-source tool named BioQuali - an automatic constraint-based analysis mimicking biologist's local reasoning on a large scale. The post-processing relied on differences in the behavior of the transcriptional and post-translational levels in the network. As a case study, we analyzed a network representation of the genes and proteins controlled by an oncogene in the context of Ewing's sarcoma. The analysis allowed us to pinpoint active interactions specific to this cancer. We also identified the parts of the network which were incomplete and should be submitted for further investigation. Conclusions The proposed approach is effective for the qualitative analysis of cancer networks. It allows the integrative use of experimental data of various types in order to identify the specific information that should be considered a priority in the initial - and possibly very large - experimental dataset. Iteratively, new dataset can be introduced into the analysis to improve the network representation and make it more specific.
Databáze: OpenAIRE
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