SCIENTIFICA Scientifica 2090 - 908 x Hindawi出版公司 437956年 10.6064 / 2012/437956 437956年 评论文章 公司科技进步研究正常和恶性造血作用 Gottgens 贝特 Badano 何塞•L。 Chiarini 弗朗西斯卡 Kennell 约翰 Te Kronnie Truus 王 Hurng-Yi Zafarana 盖太诺 血液学部门 剑桥大学医学研究所 剑桥大学和威康信托基金会和MRC干细胞研究所 山的路 剑桥CB2 0 xy 英国 cam.ac.uk 2012年 31日 12 2012年 2012年 30. 09年 2012年 16 12 2012年 2012年 版权©2012 Berthold Gottgens。 这是一个开放的文章在知识共享归属许可下发布的,它允许无限制的使用,分布和繁殖在任何媒介,提供最初的工作是正确的引用。

造血作用或血液发展长期以来一直担任成人干细胞生物学的模式系统。此外,结合时,血液的各种癌症代表人类最常见的恶性肿瘤之一。大量的研究人员因此专门科学生涯的一个多世纪的研究造血作用。在这个时期,很多新技术都首先对血液细胞的研究,应用和研究领域的正常和恶性造血作用也被一些公司技术的早期采用者。这导致了重大的新见解和影响从基本生物学机制到病人的诊断和预后也产生教训可能与许多其他相关的生物医学研究领域。论述了当前状态的游戏公司的应用范围内造血作用的研究,包括基因表达分析、ChIP-sequencing、全基因组关联分析,和癌症基因组测序。结论展望部分将探索未来领域的进展以及潜在的技术和教育的瓶颈。

 1。介绍

造血作用代表了过程multipotential血液干细胞和祖细胞分化成10多个不同的成熟血细胞类型。研究在过去30年的发展导致了净化协议允许隔离这些祖和所有成熟细胞纯度接近100%。此外,生物分析开发验证功能性质对大多数这些不同的细胞类型,包括许多祖细胞在不同的成熟阶段。因此,血液系统的分化是更好的定义比其他哺乳动物的器官系统,并因此成为更广泛的模型系统的干细胞生物学领域。

因为许多成熟的血细胞类型是短暂的,他们需要不断补充整个成年生活,结果最快的血液系统有一个失误的人体器官系统。生产不同类型的成熟血细胞的严格控制,转录因子和信号蛋白玩特别突出的角色( 1- - - - - - 5]。长期形成的成熟血细胞从血液干细胞也成功的骨髓移植的基础,因此代表了一种使用最广泛的干细胞治疗目前使用。造血干细胞的移植也被用作一个强大的分析应用于实验动物时,尤其是啮齿动物。这允许检测血液干细胞的存在细胞的复杂混合物,使用最先进的协议允许一个血液干细胞的移植产生长期donor-derived造血作用在移植受体( 6]。

各种类型的人类白血病都摄动血细胞生产的性质,通常用所谓的爆炸的积累细胞,像不成熟的血祖细胞( 7]。转录因子和信号基因是血液的正常发展的关键,也许不足为奇了基因突变在这些类别的现在,它被认为是白血病的常见原因之一发展( 8- - - - - - 11]。下面我将概述如何公司一系列的方法已被用来提供重大进展,我们对正常和恶性造血作用的理解。这将是紧随其后的是一个简短的对未来可能的发展前景和相关性造血作用以外的领域的研究。

 2。基因表达分析网络推理和疾病分类

的相对轻松地访问血细胞与大多数其他人体组织相比可能是一个主要原因为什么几个先进的新的生物知识的提取方法从大规模的基因表达分析数据集已经在研究率先使用血细胞。下面我特别关注基因表达分析研究旨在监管网络重建和疾病分类。

与不断增长的势头,公司科学的,例如,人类基因组计划( 12, 13),基因表达分析已迅速被认定为一个强大的手段来定义给定细胞群的表型。分化不仅依据,最有可能是由基因表达谱的变化,产生基因表达谱的不同但相关的细胞类型有可能确定一个给定的这些方面表达谱特征对于一个给定的细胞类型。此外,大规模分析跨多个不同的细胞类型和血统可用于定义coexpressed基因簇,它通过使用逆向工程方法可以进一步利用监管层次结构和网络重建的可能。这种方法的一个早期的例子是ARACNE的发展(算法准确的蜂窝网络的重建算法( 14])。在这项研究中,作者报道监管网络的重建人类B细胞的表达谱,提出分层的存在,无标度网络,一些高度互联中心基因占大多数的交互。作者还发现MYC蛋白作为主要控制中心网络的已知和未知的MYC目标基因,其中一些代表主要枢纽。这和相关方法后来被用于分析正常和病理网络的哺乳动物细胞( 15- - - - - - 24]。

Coexpression在更多扩展的分化等级最近一直利用造血的基因集的定义以及监管网络的推理( 25]。这里作者为38所生成的基因表达谱不同的净化人类造血细胞数量。后续使用概率模型和分析 独联体元素是用来进一步定义管理电路,导致人口相互关联的定义 独联体管理电路和一些转录因子,其微分表达式在不同造血血统被推断是参与的生成不同的细胞状态。与早期的人类研究[ 26),以及全面的表达分析在鼠标 27- - - - - - 30.),本研究假设一代为未来的研究提供了丰富的资源为血液细胞分化的分子控制。

基因表达分析也被广泛使用在一系列不同的血液学的恶性肿瘤,以识别新的分类方案与潜在的诊断,预后和/或治疗价值。早期的主角之一,在该领域一直是群路易Staudt,他在2000年报道不同类型的弥漫型大b细胞淋巴瘤通过使用基因表达分析( 31日]。弥漫型大b细胞淋巴瘤是最常见的非霍奇金淋巴瘤亚型,是临床上异构。使用广泛的表达分析,作者确定了两个分子与基因表达模式不同的疾病形式表明b细胞发育的不同阶段,和微分总体存活率。类似研究随后进行各种白血病( 32- - - - - - 49),最近也在其他恶性肿瘤(超大规模 50]。分子分类肿瘤基因表达的基础上,因此有能力识别以前未被发现和临床癌症的重要亚型。

 3所示。基因表达分析概略作为假设生成资源

与不断增长的可用性的表达分析数据集,已经开始从不同研究统一数据收集整理表达数据,提供强大的数据挖掘平台。由BloodExpress就是一个例子,一个表达式分析资源小鼠造血作用[ 28]。通过友好的用户界面,BloodExpress允许搜索统一处理微阵列数据集。BloodExpress确实涵盖了成熟和祖人口和包括表达数据对于大多数所有小鼠血细胞类型。识别的动态因此促进基因表达变化,作为各种表达式可以检索数据通路在定义良好的造血的差异化树。gene-centric和程控为中心的接口实现,后者也允许过滤特定的基因功能分类,从而进一步促进使用BloodExpress构建小说假设[ 51- - - - - - 53]。

虽然BloodExpress展示集成来自不同实验室的基因表达谱的可行性,cross-dataset正常化并代表一个艰巨的挑战,这样的表达信息最终被discretised二进制“开/关”的方式,从而使信心表达一些州也失去潜在的重要信息定量表达的变化。平行的努力因此被启动生成统一表达式分析资源所产生的一个实验室或设施。一个特别突出的例子是造血的指纹数据库Goodell实验室( 27]。造血指纹数据库包含表达谱为造血干细胞及其分化后代,如粒细胞、红细胞,自然杀伤细胞,单核细胞,激活,天真的T细胞和B细胞。数据库可以下载或通过web访问,甚至通过智能手机的应用程序。出版,作者还使用了数据库生成小说假说的转录控制NK细胞谱系和单核细胞谱系,在那里他们可以通过转录因子功能实验表明Zfp105 Ets1,分别在这两个谱系分化。这些结果与许多后续引用( 54- - - - - - 59他们的论文的证明这个资源的非凡的效用。

类似的表达分析概略最近也一直为人类造血的生成系统。第一次研究生成一个web访问的资源称为HaemAtlas [ 26]。这个资源产生的基因表达谱包含一个中心,涵盖人类成红血球细胞,巨核细胞,B细胞,细胞毒性和辅助T细胞、自然杀伤细胞、粒细胞和单核细胞。生物信息学分析关注特定功能类别报道特定细胞类型特征相关转录因子基因以及免疫球蛋白超家族成员。上面的资源,HaemAtlas自由访问,因此发挥了重要作用加速假设一代,尤其是在全基因组关联研究(的背景下 60- - - - - - 65年]。更扩展人类表达分析实验室资源随后发表的本·艾伯特( 25]。共有38个不同的人类血液祖和成熟的人群都包含在这个资源,也有一个门户网站被称为深度贴图或分化地图门户。这个资源的自由可访问性意味着它一直在快速使用的社区( 66年- - - - - - 69年]。此外,恶性血液细胞基因表达谱的纲要最近也报道( 70年),再通过一个直观的网站方便数据分析和假设的一代。广泛的分析和可视化工具允许集成分析超过5800白血病和正常的造血作用的样本,方便数据检索可能无需多余的调查。

最近一个特别令人兴奋的发展一直试图产生一个表达式分析概略,允许一个绝对量化表达( 29日]。这里超过10000种不同的基因表达谱综合探索未知和每个探针集变量敏感性。由此产生的基因表达数据库共享利用统计每个微阵列探测的属性(例如,动态范围和阈值)定义绝对每个基因的表达水平。网络平台是一个实现39高度纯化小鼠血液干细胞/祖/分化人口和血液系统涵盖了几乎所有的老鼠。软件被实现为一个开放的平台,所以个人调查人员不能只探索表达水平的基因或基因家族,但也为cross-comparisons上传自己的数据到数据库中。很可能,这种方法不仅会导致造血作用研究的重大进展,但也适用于许多其他生物医学研究领域,因为它似乎克服以前的一些固有的局限性cross-comparisons微阵列数据集。

 4所示。外遗传性分析

而表观遗传学的一个普遍接受的定义以及表观基因组学这难住,当前的普遍看法是,修改DNA序列(如甲基化)以及染色质蛋白质转译后的修改(例如,组蛋白修饰)代表基因调控的表观遗传控制的关键方面。随着高通量测序技术的出现,很快就意识到,全基因组分析,组蛋白修饰状态尤其适合这项新技术。为此,剪切染色质片段进行测序与合适的抗体免疫沉淀反应后(染色质免疫沉淀反应或芯片),与整个技术通常被称为ChIP-Seq。转译后的修改指示活动和压抑的转录状态非常认可和被映射在基因组规模不同的老鼠和人类血液细胞类型( 71年- - - - - - 80年]。

希望公司染色质地图最终将基因表达图谱提供补充信息,暗示人类疾病预测、诊断、预后和治疗。事实上,欧盟投资近3000万欧元在2011年进入新的蓝图计划( 81年]。蓝图汇集了41领先的欧洲大学,研究机构,与映射的主要目标和行业企业家,染色质状态在人类血液细胞健康和患病的个人和提供至少100参考表观基因组科学社区。Resource-generating活动将由研究补充blood-based疾病,包括常见的白血病和自身免疫性疾病(1型糖尿病)。因此反复出现的主题是,又一个新的突破性的项目使用血液细胞作为实验模型的选择。

DNA甲基化的公司信息可以使用不同的方法,获得整个基因组DNA直接测序后重亚硫酸盐处理也许代表最全面的方法。事实上,戏剧性的改善和成本下降的高通量测序亚硫酸氢使测序(BS-Seq)可行的全球分析DNA甲基化( 82年- - - - - - 86年]。造血的分化的理解自然树再次让这些技术应用于血细胞的模型选择研究DNA甲基化的动态变化的性质( 83年, 87年, 88年]。最后,最近的研究表明,一千零一十一年易位(春节)蛋白质可以催化5 methyl-cytosine (5 mc)氧化,生成5 mc衍生品,包括5-hydroxymethylcytosine (5 hmc)。重要的是,春节家人蛋白质和5 hmc出现正常发育中扮演关键性的角色,以及在许多疾病,突变在人类白血病患者代表一个特别突出的例子( 89年- - - - - - 103年]。因此共同研究成果目前针对生成的全基因组地图5 hmc的位置以及春节蛋白的结合位点 96年, 97年, 104年- - - - - - 110年]。

 5。公司转录因子地图

当使用抗体,专门识别转录因子蛋白,ChIP-Seq技术也容易服从决定全基因组转录因子结合地图。事实上,最早的报告使用这种技术的映射的位置NRSF转录监管机构在T-lymphoid细胞系( 111年]。转录因子ChIP-Seq研究已经进行了30多个不同的因素在所有主要造血的分化的树枝,以及一系列的老鼠和人类白血病细胞和细胞系( 51, 68年, 76年, 78年, 79年, 112年- - - - - - 123年]。重要的教训,从这些研究包括(1)高信心绑定事件突出功能基因调控序列转录因子( 117年),(2)多因素研究可以揭示之前的未被确认的TFs组合成对或团体之间的相互作用( 118年),(3)组合绑定事件可以用来定位候选基因发展过程,如血液细胞分化[监管机构 78年),和(4)的研究从不同的实验室很容易集成和利用生物信息学搜索大量的不同研究[ 113年]。

转录因子ChIP-Seq地图也被利用来映射的全基因组位置leukaemogenic因素。最近的一个例子映射的位置RUNX1 / ETO融合蛋白,这是一个leukaemia-initiating转录因子干扰RUNX1函数( 124年]。全球的染色质状态分析,基因表达转录因子结合,表明RUNX1 /埃托奥控制造血分化和自我更新的重要监管机构。此外,删除重新RUNX1 /埃托奥RUNX1绑定配置文件中看到正常的血细胞,还导致抑制白血病细胞增殖和自我更新,因此强调针对异常转录过程的潜在治疗价值癌症。其他研究映射白血病白血病致癌基因的全基因组的位置( 77年, 125年],以及突变Notch1 [ 126年),这是被认为是一个最常见的突变基因在t细胞白血病( 127年]。总的来说,这些研究已经证实ChIP-Seq技术应用研究转录因子致癌基因有可能提供新的机械的见解与潜在治疗价值。

 6。全基因组关联研究

全基因组关联研究(gwas)检查许多常见的遗传变异在不同的个体,以查看是否有任何变体与一个特定的特征。GWAS调查通常集中在单核苷酸多态性(snp)和特征之间的联系主要疾病,但也能识别变异与表型变异出现在正常人群。血液参数如特定血细胞类型的数量每毫升血液中不同的个体之间的不同,以及这种变化被认为是遗传。自水平升高或降低某些血液细胞类型可以使疾病,GWAS研究已经识别执行一些潜在的变体。特别是,血小板在心血管疾病中发挥关键性的作用通过他们参与冠状动脉斑块破裂后壁血栓。血小板不仅应对此类事件不同个体之间,而且这种变化很大程度上是遗传控制。最近的一个集成的系统生物学方法进行高密度的基因群超过500 110个基因的个体与已知的血小板反应水平,其次是基因表达分析和蛋白质组学研究血小板与所谓的“极端”的反应从个人表型( 128年]。随着高密度(即。,500,000 SNPs) genotyping arrays, a large number of case and control samples can now be tested at an affordable cost. By making use of the recently completed Wellcome Trust Case Control Consortium (WTCCC) study, common sequence variants that are associated with abnormal blood parameters and/or confer risk to myocardial infarction have been identified. Total white blood cell count and its constituent subtypes were recently used to study several 10,000 subjects [ 129年, 130年),以确定遗传因素影响变化在血液参数。十变异与白细胞总数与额外的变异与特定的血细胞类型的变化有关。可能的功能之间的关系相关的候选基因被整合基因表达和pathways-based分析预测,显示功能涉及基因座之间的连通性。

GWAS研究通常是由几个独立研究的荟萃分析。分析欧洲血统的66867人其次是广泛的生物学和功能评估确定68位点可靠地与血小板计数和体积有关 130年]。表达分析显示出倾向于血统中的特定表达造血的分化对GWAS发现的基因树。使用功能跟踪在斑马鱼和果蝇,11验证这些基因作为小说的监管机构的血液细胞的形成,从而提供一个例子成功的翻译GWAS研究产生新的功能的见解。

 7所示。癌症基因组测序

识别的整个补在人类癌症基因突变,从而推动恶性转变一直癌症研究的一个中心目标DNA重组技术的出现。后的超高度大规模测序技术的发展和随后的减少全基因组测序的成本,项目已经开始在欧洲,美国和亚洲解码来自多个个体的整个基因组范围广泛的人类癌症。识别不良获得突变被认为提供最直接的路线对描述基因对人类癌症的发展至关重要,但它并不完全清楚在这个阶段将最可靠的技术来区分这些所谓的“司机”突变和所谓的“乘客”突变;还发现在肿瘤发生的机会没有提供一个选择性对肿瘤生长和/或生存优势。

在造血作用的研究中,癌症基因组测序已经应用于多个不同的血液学的恶性肿瘤( 69年, 131年- - - - - - 145年]。为例,多发性骨髓瘤浆细胞,这是一种不可治愈的癌症研究38肿瘤基因组的测序和比较匹配的正常的dna,它揭示了一些新的和意想不到的公认的致癌机制( 146年]。其中包括突变的基因参与蛋白质翻译、组蛋白甲基化,和血液凝固,从而证明癌症基因组测序的大样本的集合可以产生新的和以前没想到的见解癌症。

最近的一项研究调查癌症基因组的急性髓系白血病(AML)患者具体解决问题的乘客和司机突变( 147年]。值得注意的是,正常的分析是常见的,在AML基因组不稳定性是不寻常的。AML通过比较样品与已知的初始事件(PML-RARA)与正常核型AML样品和nonleukaemic血液干细胞/祖细胞,这项研究表明,大多数AML基因突变是随机事件发生前启动leukaemogenic突变,这在许多情况下,只有一个或两个额外的合作需要突变产生恶性克隆成立。细胞克隆可以获得额外的突变,合作成立的积累,可以导致疾病进展或复发,因此克隆分析癌症的当前研究工作的一个重要目标。事实上,它再次使用血细胞分析是最近的一个模型,该模型提供了一个重要的突破。特定的研究问题报道的方法从单细胞测序完成外 148年]。作者继续使用这个方法执行whole-exome单细胞测序58单个细胞从骨髓增殖性肿瘤患者。这一分析表明,在这个特殊的病人,肿瘤单克隆进化的路径。重要的是,现在这种技术突破为背景相似的分析在人类白血病以及其他固体癌症。

 8。前景

新公司技术的应用导致了前所未有的增加大量的数据可用于在生物医学研究中假设一代。然而,这次爆炸的程度在数据导致的实际增加机械的理解迄今为止不那么令人印象深刻。在某种程度上,这是可以预料到的,因为可用的新数据集最多几年,和机械的研究通常有较长的时间尺度。然而,也有文化、培训/教育,和技术问题需要克服加速开发新的数据集。

研究文化而言,它已成为明显的,许多调查人员已经发现了一个舒适的利基为自己,基本上他们最终重复相同的数据收集每隔几年锻炼,每次下一个版本的不管他们已经成为公司技术专家(一个例子将会重新映射SNP SNP阵列可用下一个版本,或执行ChIP-on-chip分析一年和遵循这个ChIP-Seq或多或少相同的样品在下一年)。这不过避免问困难得多的问题是否可以解读的意义从公司底层生物学观察和如何利用这个交付实际的生物医学的进步。期刊和资助机构应该更加重视这个问题,提供更好的奖励那些调查者愿意解决机械问题越困难。仅仅因为一个实验花费了数百万美元和使用最新的技术,这就其本身而言,并不意味着它将有一个持久的价值。

教育问题是开发公司的数据集需要与一个健壮的生物学家了解生物信息学和统计学和理想情况下也是一个重要的计算机编程语言的知识。越来越多的大学提供相关课程,但需求角度训练的生物学家仍然是一个超过供应。此外,长期的职业道路等科学家还不清楚,至少在学术环境中,因为需要执行主之间的紧张关系,知识新颖的研究以达到学术推广,不开展生物信息学支持函数混合在一起。

最后,也有阻碍解释科学概念问题,因此开发公司的数据集。例如,很明显,细胞命运的决定是由单个细胞,这确实有异质性在给定生物细胞群( 149年- - - - - - 152年]。然而往往需要公司技术需要生成材料从数千到数百万人口平均细胞,因此只能报告。最近的一些进展实现单细胞水平的RNA序列和外显子组测序 148年, 153年- - - - - - 155年]。然而,数据需要生成的100如果不是1000年代的单个细胞,以确保完整的异质性的人口已经取样。另一个重要的问题是,基因组并不是一个线性序列,而是在一个复杂的三维组织方式( 156年- - - - - - 158年]。染色质地图地图以及转录因子和基因表达数据,因此需要与信息集成的三维结构基因组。重要的是,似乎有一个快速的进展我们全面的能力地图染色体构象在基因组范围内( 159年- - - - - - 163年]。然而,很可能许多远程染色体相互作用并不是特别严格,可能确实相当短暂。测量细胞产生的人口因此可能反映了共同相互作用的整体,因此需要deconvoluted以便获得不仅仅是一个可能的“解决方案”,而是许多可能的3 d交互地图。和许多其他技术一样覆盖在这篇文章中,描述性的数据生成阶段,而不是功能性质,所以仅仅描述染色体循环不会提供直接的证据功能的相关性。

鉴于最近的快速技术创新而言,特别是生成描述性数据(公司的各种地图),主要的障碍将是提高下游功能研究的吞吐量。重要的是,许多技术生成主要描述公司地图也可以适应多路复用,从而加快下游功能的分析化验。例如,下一代高通量测序可以适应许多生物化验需要计数。报告基因分析可以通过测量记录替换丰富而不是荧光素酶或lacZ酶活性,并通过包含序列标签,许多不同的启动子可以同时化验( 164年]。另一个令人兴奋的领域的最新进展的担忧的应用转录activator-like效应核酸酶(取得)来执行高效的修改基因组,从而产生各种各样的突变等位基因的细胞系和还在体内 165年, 166年]。可能因此不仅是未来十年将让不断增加的速度产生描述性的全基因组数据集,但也显示大幅加速生成新的生物见解。

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