MikroRNA transcriptome bir transkripsiyon faktörü bağımlı regülasyonu açıklayan

Bioengineering

Your institution must subscribe to JoVE's Bioengineering section to access this content.

Fill out the form below to receive a free trial or learn more about access:

 

Cite this Article

Copy Citation | Download Citations

Rozovski, U., Hazan-Halevy, I., Calin, G., Harris, D., Li, P., Liu, Z., Keating, M. J., Estrov, Z. Describing a Transcription Factor Dependent Regulation of the MicroRNA Transcriptome. J. Vis. Exp. (112), e53300, doi:10.3791/53300 (2016).

Please note that all translations are automatically generated.

Click here for the english version. For other languages click here.

Abstract

Protein kodlayan genlerin transkripsiyon düzenlemesi fazla çalışılan iken, çok az, özellikle mikroRNA, transkripsiyon faktörleri kodlayıcı olmayan RNA'lar, transkripsiyona dahil bir şekline göre bilinmektedir. Burada, kamuya açık verileri, hesaplama kaynakları ve yüksek verimli verilerini kullanarak microRNA transkripsiyonunu düzenleyen transkripsiyon faktörü potansiyel rolünü incelemek için bir strateji önermek. Biz transkripsiyon faktör bağlanma siteleri ile zenginleştirilmiş microRNA destekleyicileri tanımlamak için ENCODE projeden -sequencing verileri microRNA promotör ve kromatin immünopresipitasyon (chip) tanımlamak için H3K4me3 epigenetik imza kullanın. ShRNA ilgi transkripsiyon faktörü hedef ve mikroRNA diziye hücreleri tabi olan ilgi hücreleri transfekte, biz microRNA transcriptome bu transkripsiyon faktörünün etkisini araştırmak. bir örnek olarak kronik ly mikroRNA transcriptome üzerinde STAT3 etkisi üzerine çalışmamızı kullanınmphocytic lösemi (CLL) hücre.

Introduction

MikroRNA'lar tipik posttranskripsiyonel düzeyde mRNA ifadesinin negatif regülatörleri işlev endojen küçük olmayan kodlama düzenleyici RNA vardır. Yaklaşık 1.000 kodlayıcı olmayan uzun mikroRNAlar insan genomunda 1,2 bulunur 20 nükleotid 25. MikroRNA'lar genellikle 3 'çevrilmemiş bölge, hedef mRNA (UTR) yer almaktadır microRNA ve tamamlayıcı tohum uyumlu sekans, tohum sırası arasında standart baz eşleştirme yoluyla gen ekspresyonunu düzenlerler. Toplu olarak, mikroRNAlar proteini kodlayan genlerin 3 fazla% 30 düzenleyen ama çok az mikroRNA DNA transkripsiyonu şey bilinmektedir. MikroRNA transkripsiyon regülasyonu, mRNA, 4,5 benzer olduğu ileri sürülmüştür. Özellikle, bir protein kodlayan genlerin transkripsiyonunu teşvik aktivitesine benzer transkripsiyon faktörleri mikroRNA 6 transkripsiyonunu aktif hale getirmek için düşünülmektedir. Transkripsiyon faktörü microRNA etkileşim gen ifadesinin 7 bir modülatör faktörü olarak rapor edilmiştir ve may da geri besleme ve beslemeyi ileri döngüler oluşturur. Örneğin, Yamakuchi ve ark., P53 sırayla p53 represör SIRT çevirisini ve böylece p53 aktivitesinin 8 artan inhibe microRNA34a ekspresyonunu indüklediği bir geri besleme döngüsü bildirilmiştir.

microRNA transkripsiyon faktörü bağımlı ifade spesifik örnekler rapor edilmiştir Oysa, ilgi transkripsiyon faktörü microRNA-transcriptome ifadesini düzenleyen hakkında bilgi sağlayan bir kabul gören bir yöntem yoktur. Burada önerilen protokolün amacı microRNA-transcriptome transkripsiyon faktörü bağımlı düzenleme derinlemesine bir açıklamasını sağlamaktır. kamuya açık verileri, biyoinformatik araçları birleştiren ve mikrodizi teknolojisi kullanılarak, bu algoritmayı aşağıdaki araştırmacılar genomik ölçekte yakalamak mümkün olacaktır nasıl herhangiilgi herhangi bir hücre tipinde transkripsiyon faktörü mıkroRNA-transcriptome ifadesini düzenleyen ve mikroRNA ekspresyonunu düzenleyen transkripsiyon faktörü mRNA'nın varsayılan bir katkı keşfetmek için.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

1. Veri Madenciliği Yaklaşımı ile MicroRNA Genler Promoter transkripsiyon faktörü Cilt Siteleri Belirlemek

  1. DNA elemanı (ENCODE) projesi Ansiklopedisi parçası olarak üretilen kromatin immünopresipitasyon (ChIP) dizi veri ayıklamak için California Üniversitesi Santa Cruz (UCSC) genom tarayıcı kullanın.
    1. UCSC genom tarayıcıda tablo tarayıcınızı açın.
    2. tablo ayıklamak için aşağıdaki özelliklere kullanın: CLADE: (Memeliler), genom: (Insan), Montaj: (Feb2009 (GRch37 / hg18)), grubu: (düzenleme), parça (TxnFactorChIP), masa: (weEncoderesTFbsCo7steredv3), bölge : (Genom), çıkış biçimi (seçilen tablodan tüm genler).
    3. .txt dosyası olarak ve bir elektronik tabloya 1.1.2 çıktı kaydedin.
    4. Çevrede transkripsiyon faktörü (örneğin, STAT2) için sıralama ve filtre.
  2. Baeer ark mevcut H3K4me3 epigenetik imza dayalı microRNA rehberleri listesini kullanın. 9
  3. , Insan genomu üzerindeki koordinatlarına göre maç (örneğin, STAT3 varsayılan microRNA rehberleri bağlayıcı) 1.1 ve 1.2 veri harita ve dosyayı 1 kodlama tamamlayıcı belirtildiği gibi keskin C yazılı kodu kullanarak ortanca bağlanma eğilimini belirlemek için.

2. Kullanım ShRNA İlgi bir transkripsiyon faktörünün ifadesi aşağı düzenler

  1. Plaka, yaklaşık% 50 izdiham (DMEM,% 10 FBS), 10 cm plaka 293 insan embriyonik böbrek hücre çizgisi, 1.5 x 10 6 hücre.
  2. shRNA içeren yeşil floresan proteini (GFP) lentivirüs 5 ug 293 insan embriyonik böbrek hücre çizgisi transfect hücreler, ilgilenilen transkripsiyon faktörü ile ilgilidir ve paketleme vektörlerinin 5 ug üreticinin protokolüne uygun olarak yapışık hücreler için transfeksiyon reaktifi kullanılarak.
  3. Bir kontrol olarak, 293 insan embriyonik böbrek hücre çizgisi hücreleri transfekteshRNA ve imalatçının protokolüne göre ambalaj vektörleri karıştırılmış.
  4. (37 ° C, CO2 inkübatör de) 16 saat hücrelerde transfeksiyon karışımı tutun sonra% 10 FBS ile taze,% 10 DMEM ortamı 10 ml bir ortam.
  5. 48 saat sonrası transfeksiyon bekleyin hücre kültürü (300 xg 5 dak) santrifüj ve bulaşıcı süpernatant toplamak. herhangi bir kayan hücrelerin çıkarılması için 0.45 um'lik bir şırınga filtresinden (25 mm yüzey aktif madde içermeyen selüloz asetat membran) süpernatanın filtre.
  6. süpernatant Konsantre ve 100 kDa eşiğinde olan bir ultrasentrifugal filtre cihazı kullanılarak lentivirüs toplamak. 30 950 xg'de Spin - hacim kadar 60 dakika daha az 250 ul konsantre olmuştur. -80 ° C'de konsantre edildi virüs saklayın.
  7. lentivirüs hücreleri transfekte. -80 ° C derin dondurucuda dondurulmuş lentivirüs çıkarın ve oda sıcaklığına kadar Çözülme. taze bir 1.5 ml mikrofüj tüpe, viral süpernatanın 100 ul aktarın.
    1. Bring kadar düşük serum ortamı ile 1 ml tüp içinde hacim. 10 ng / ml nihai konsantrasyon 1 mi virüs süspansiyonu heksadimetrin bromit ekleme yavaşça karıştırın ve karışım 5 dakika boyunca bekletin.
  8. Santrifüj 5 x 10 6, her transdüksiyon için hücreler yavaşça virüs içeren ortam, 0.5 ml hücre pelletini. sonra% 10 FBS nihai bir konsantrasyona kadar% 20 FBS ile 0.5 ml ortamda ekleyin - 24 saat hücreler 4 inkübatöre kalsın.
  9. 48 ila 72 saat beklemek ve propidyum iyodür (PI) ve üreticinin talimatlarına uygun olarak, yeşil floresan proteini (GFP) ve hücreleri leke. Işıktan hücreleri korur ve GFP + / PI oranlarını ölçmek için bir FACS sıralayıcı kullanın - hücrelerdir. PI lekeleri sadece ölü hücrenin bu yana, bu oran canlı hücrelerin transfeksiyon verimliliği bir tahmindir.
  10. Daha önce 10 açıklandığı gibi FACS sıralayıcı ile GFP (GFP +) pozitif hücre popülasyonunu sıralayın.
  11. Kullanım WesteRn immün lekeleme, daha önce önce belirlenmiş shRNA ile (örneğin, CLL hücreleri) ilgi hücreleri enfekte sonra ilgi konusu bir transkripsiyon faktörünün seviyelerini belirlemek için 10 tarif.

3. Transkripsiyon Faktör-shRNA ile transfekte edilen hücrelerde mikroRNA transcriptome ifade seviyelerini belirlemekte

  1. RNA, imalatçının protokolüne göre, ticari bir kit kullanılarak izole edilir.
  2. RNA Etiket ve mikroRNA mikroarray 11 o melezleşme.
  3. Transkripsiyon faktörü-shRNA veya boş vektör kontrolleri 5 ile transfekte hücrelerde farklı şekilde eksprese mıkroRNA belirler.
  4. PCR 5 gerçek zamanlı kullanarak en farklı şekilde eksprese microRNA için mikroarray sonuçları doğrulayın.

4. Transkripsiyon Faktörü Bağımlı transkriptom nitelendiren içinde Biyoinformatik ve shRNA Yaklaşımı arasındaki örtüşme belirleyin

  1. dettransfekte hücreler kendi rehberleri siteleri bağlanma transkripsiyon faktörü liman ve transkripsiyon faktörü-shRNA olarak azaldı microRNA genlerinin beklenen ve gözlenen oranları ermine aşağıdakileri yapın:
    1. 1.3 oluşturulan listeden kendi organizatörü / toplam microRNA ilgi transkripsiyon faktörü barındıran genlerin oranı elde. Bu liste (örneğin, STAT3 bağlama siteleri / toplam microRNA genleri ile microRNA genleri = 0.25 test) beklenen oranıdır.
    2. 3.3 oluşturulan listeden transkripsiyon faktörü-ShRNA transfekte hücrelerde downregüle VE 1.3 oluşturulan listeden faiz bağlayıcı sitelerin transkripsiyon faktörü vardır edildi genlerin sayısını belirler. Downregüle genlerin Bu sayı / toplam sayısı gözlenen oranı (örneğin, downregüle microRNA STAT3 bağlayıcı siteleri / toplam sayısı = 0.6 ile microRNA genleri).
    Yukarıda oluşturulan gözlenen ve beklenen oranları karşılaştırarak transkripsiyon faktörü-shRNA transfekte edilmiş hücreler olarak azaldı genlerin listesi, promotör transkripsiyon faktörü bağlama bölgeleri ile zenginleştirilmiş olup olmadığını belirlemek için istatistikleri χ2 kullanın.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

STAT3 tipik olarak anti-apoptotik ve proliferatif etkilere 12 olan genlerin transkripsiyonu uyaran bir transkripsiyon faktörüdür. İster STAT3 da kodlamayan RNA transcriptome bilinmemektedir etkiler. Tüm KLL hücrelerinde STAT3 serin 707 artıkları 10,13 üzerinde yapısal fosforile olduğunu. Çekirdeğe fosfoserin STAT3 servisleri, DNA'ya bağlanır ve diğer hücre tipleri 10 tirosin pSTAT3 ile aktive edileceği bilinen bir gen aktif hale getirir. CLL mikroRNA ağı 14 küresel deregülasyonu ile karakterize olduğu için, serin pSTAT3 varlığı CLL hücreleri mikroRNA ekspresyonunu etkilemektedir varsayıldı.

Bu STAT3 bağlama sahaları tespit edilmesi gerekiyordu barındıran microRNA proje sahiplerine hipotezi test etmek için. Tarafından Baer ve ark., 9 bölgelerin H2K4me3 histon modifi ile üretilen verileri geçerekSTAT3 ChIP-seq deney 15 tarafından belirlenen bağlayıcı siteleri ile, promotör siteleri karakterize katyon, varsayılan STAT3 bağlanma yerleri tespit edilmiştir. 160 varsayılan destekleyiciler 100 (en düşük puan) den 1.000 (en yüksek puan) (Tablo 1) arasında değişen bağlama puanları ile (N = 200) incelenen microRNA genlerin yaklaşık% 25 tespit edildi, bu yaklaşımı kullanarak.

Daha sonra CLL hücreleri STAT3 shRNA veya boş vektör ve mikroRNA dizisini kullanarak transfekte edilmiş ve aşağı doğru transfeksiyon (Şekil 1) STAT3 bu mikroRNA transkripsiyonunu arttırdığı öne Aşağıdaki düzenlenmiştir 63 microRNA tespit edilmiştir. 63 aşağı regüle mıkroRNA genlerin% 60 (n = 38) bir şans (p <0.0001) tarafından beklenenden önemli ölçüde daha fazla genin konumunun yukarısında bir varsayılan promoter bağlama STAT3 teyit ChIP seq veriler. transfeksiyondan sonra aşağı düzenlenmiştir Dokuz mikroRNAlarSTAT3 olumsuz transkripsiyon onun seviyelerini düzenlemeye düşündürmektedir.

Şekil 1
STAT3-shRNA ile KLL hücreleri Şekil 1. Transfeksiyon STAT3 protein ve STAT3 mRNA ifade seviyelerini düşürür. A:. (Batı immunoblotting tarafından tespit edilen sağ panel) STAT3 proteinin STAT3 ShRNA (Kantitatif RT-PCR ile tespit sol panelde,) STAT3 mRNA düzeyleri ve seviyeleri ile KLL hücrelerinin transfeksiyonu sonra önemli ölçüde azalmıştır B: KLL mikroRNA dizisi hücreler olan ifade boş vektör ile transfekte STAT3-shRNA ile transfekte KLL hücreleri ve KLL hücreleri arasındaki anlamlı fark 23 microRNA tasvir. . Az 0.01 P değeri istatistiksel olarak anlamlı kabul edildi C: kullanarak STAT3-ShRNA tedavisi sonrası diferansiyel ifade vardı 7 microRNA ile ölçülebilir ortalama ifadenin RT-PCRmicroRNA dizi. Barlar ortalamanın standart hatasını temsil etmektedir. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.

Yan Kodlama Dosya 1. Bu dosyayı indirmek için tıklayınız.

miR-1537
Mikro RNA geni Kromozom Promoter başlangıç ​​koordinatları Promoter uç koordinatları Medyan (aralık) STAT3 bağlayıcı puanı *
miR-1205, miR-1206, miR-1207 8 q24.21 128961454 128962791 1000 (1000-1000)
1 q42.3 236045425 236047415 1000 (1000-1000)
miR-21 17 q23.1 57901872 57921277 1000 (112-1000)
miR-3124 1 S44 249115404 249123965 1000 (1000-1000)
miR-451 17q11.2 27222251 27224114 1000 (1000-1000)
miR-92b 1 q22 155162340 155168439 1000 (1000-1000)
miR-3197 21 q22.2 42537544 42543023 943 (943-943)
miR-646 20 q13.33 58712550 58715320 789 (789-789)
miR-629 15 q23 70383751 70394586 773 (661-885)
miR-30e, miR-30-1 1 p34.2 41173077 41177703 759 (759-759)
miR-3125 2 p24.3 12855381 12862915 756 (756-756)
miR-3145 6 q23.3 138776942 138779365 743 (487-1000)
miR-645 20 q13.13 49199911 49201187 743 (743-743)
miR-1256 1 p36.12 21346830 21350211 725 (725-725)
miR-619 12 q24.11 109248263 109253306 719 (719-719)
miR-181a-2, miR-181b-2 9 q33.3 127418928 127426139 710 (710-710)
miR-29a, miR-29b-1 7 q32.3 130583383 130597803 697 (482-1000)
miR-202 10 q26.3 135069499 135077337 696 (393-1000)
miR-3142, miR-146a 5 q34 159890882 159899475 671 (671-671)
miR-548c 12 q14.2 65000968 65011503 660 (660-660)
miR-630 15 q24.1 72764289 72769197 627 (255-1000)
miR-135b 1 q32.1 205416952 205452990 622 (245-1000)
miR-29 ° C, miR-29b-2 1 q32.2 207991044 208002382 608 (608-608)
miR-1825 20 q11.21 30791020 30798310 604 (209-1000)
miR-548h-1 14 q23.2 64578.834 64581657 587 (174-1000)
miR-612 11 S13.1 65183633 65198528 581 (157-1000)
miR-148B 12 q13.13 54717640 54721204 578 (578-578)
miR-3174 15 q26.1 90543381 90549092 576 (152-1000)
let7a-3, let7b 22 46480680 46481826 573 (146-1000)
miR-1255a 4 q24 102263848 102272541 557 (557-557)

STAT3 bağlayıcı siteleri ile Tablo 1. farzedilen MicroRNA en destekleyiciler. Protokol yayınlanan verilerin veri madenciliği kullanan microRNA varsayılan rehberleri bağlayıcı transkripsiyon faktörü tanımlamak için bir yöntem sağlar. Bir örnek olarak, burada, varsayılan mikroRNA promoterlere STAT3 bağlanmasını gösteren bir tablo sunulmaktadır. Bağlayıcı puanı ENCODE projesinin 15 bir parçası olarak yayınlanmış tüm genom ChIP seq verilerinden 0 1.000 ölçekte verilir. Promoterler H3K4me3 epigenetik imza 9 varlığı ile tanımlanır.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Protein kodlayan genlerin RNA polimeraz II bağımlı transkripsiyonu altında yatan mekanizma yoğun çalışmalar olmuştur. Bu elemanlar sadece% 1'ini oluştururlar iken - İnsan genomunun% 2, ENCODE projeden kanıtlar, insan genomunun% 80'in üzerinde transkripsiyonu 17 uğrayabileceği ne kodlamayan DNA elemanlarının transkripsiyonunu düzenleyen düşündürmektedir büyük ölçüde bilinmemektedir 6 .

Pol II, aynı zamanda mikroRNAlar 6 dahil olmayan bazı protein kodlayan genlerin transkripsiyonu sorumlu olduğunu belirtti Çeşitli çalışmalar, potansiyel deşifre kamuya açık kaynaklar, hesaplama algoritmaları ve in vitro çalışmalar verileri birleştiren bir strateji geliştirmek için bize yol mikroRNA transkripsiyonunu düzenleyen daki bir transkripsiyon faktörünün işlevinin. Burada önerilen strateji 2 kritik aşamaları içerir. Öncelikle transkripsiyon faktörü b tanımlamak için kamuya açık verileri kullanmakmikroRNA yükselticilerde INDING. Bu amaçla biz transkripsiyon bağlayıcı faktör ve microRNA-yararlanıcı dolaylı belirteç olarak promotör simgeliyor epigenetik imza tanımlamak için ENCODE konsorsiyum tarafından yayınlanan Chip-seq verileri kullanır. Bu veri setlerinden genetik koordinatları Geçiş ilgi transkripsiyon faktörü microRNA-promotör bağlanır ne sıklıkla brüt tahmin sağlar. İkinci bir transkripsiyon faktörünün ifadesi susturulur shRNA teknolojisi kullanılarak ve mikroRNA-dizi hücreler tabi tutarak, mıkroRNA-transcriptome bir transkripsiyon faktörünün işlevsel önemini keşfetmek için mevcuttur.

mikroRNA ifade değişkenlik kısmen, transkripsiyon faktörü bağımlı regülasyonu ile açıklanmıştır. Stokiometrik değişkenlik ve diğer hücresel veya hücre dışı faktörlerin önemli bir rol oynar ve önerilen algoritma simüle edilmez. Diğer sınırlamalar arasında şunlar yer alır: H3K4me3 göre promotör analiziİmza 939 açıklamalı microRNA üzerinde yapıldı. O zamandan bu yana çok daha fazla microRNA genomik yerleri tespit edilmiştir. Ancak güncel bir veritabanına dayalı olduğu bilgimize daha kapsamlı bir liste en iyi şekilde henüz yayınlanmadı. 939 mıkroRNA genlerin promoter bölümünde simgelemektedir H3K4me3 781 mıkroRNA genleri (% 83) 'de tespit edilmiştir. Bu analiz açıkça tamamlanmamış bir veri kümesi dayalı iken Dolayısıyla, microRNA-transcriptome önemli bir kısmını yakalar.

Ayrıca, epigenetik imza kısmında baskılı ve parça hücrede özgü olarak uygulanır. Bu nedenle, epigenetik belirteçler tarafından tanımlanan varsayılan yararlanıcı genelenebilme sorgulanabilir. H3K4me3 transkripsiyon 18 bağımsız devam için genel olarak baskılı promoterlerin bir göstergesi olarak kabul edilir. Bu destekleyiciler, farklı bir hücre-tespit edilmiştir eğer biz burada teklif analitik algoritma nedenle hücre spesifik microRNA promoterleri kaçırabiliryazın. Son olarak, herhangi bir sonuç, test edilmelidir deneysel teyit etmiştir. En önemlisi, bir transkripsiyon faktörü aşağı regülasyonu arasındaki ilişki ve (mikroRNA dizisi tarafından tanımlanan) mikroRNA ifade (shRNA yaklaşımını kullanarak) sadece bu tür kromatin immunoprecipitation (ChIP) veya elektroforetik mobilite olarak kabul edilebilir analizleri ile teyit edilmelidir doğrudan transkripsiyon rol önerebilirsiniz kayma deneyi (EMSA). Burada önerilen yönteme Değişiklikler mikroRNA promoterinin belirlenmesi farklı yolları ve örneğin bir transkripsiyon faktörü ifadesini aşağı vurma farklı yollarını, yerine shRNA küçük müdahale RNA içerir. microRNA transkripsiyon düzenleme protein kodlayan genlerin (-içi mikroRNAlar) ve (intergenic mikroRNAlar) yok o içinde ikamet microRNA için önemli ölçüde farklı olabilir. Intrajenik mikroRNAlar yaygın ev sahibi gen 19 ile bağlantılı olarak transkripsiyonu için yükseltici genellikle hemen bulunan upstreatranskripsiyon başlama sitesi m. Ancak yaygın protein kodlayan genler için kullanılan birçok intergenic transkripsiyon başlangıç ​​sitesi kötü açıklamalı microRNA ve tahmin araçları için kötü 20 gerçekleştirin.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Acknowledgments

Bu çalışma KLL Küresel Araştırma Vakfı tarafından sağlanan hibe ile desteklenmiştir. Texas MD Anderson Cancer Center Üniversitesi Kanser Merkezi Destek Hibe (P30CA16672) aracılığıyla Ulusal Sağlık Enstitüleri tarafından kısmen desteklenmektedir.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Lipofectamin 2000 Life Technologies 11668027
0.45 µm syringe filter Thermo Scientific (Nalgene) 190-2545
Amicon ultracentrifugal filter device with threshold of 100 kDa Merck Millipore
Polybrene Merck Millipore TR-1003-G
TRIzol reagent Life Tachnologies (Invitrogen) 15596-026
293 Cell line human Sigma-Aldrich 85120602

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Bentwich, I., et al. Identification of hundreds of conserved and nonconserved human microRNAs. Nat Genet. 37, 766-770 (2005).
  2. Hata, A. Functions of microRNAs in cardiovascular biology and disease. Annu Rev Physiol. 75, 69-93 (2013).
  3. Bartel, D. P. MicroRNAs: target recognition and regulatory functions. Cell. 136, 215-233 (2009).
  4. Piriyapongsa, J., Jordan, I. K., Conley, A. B., Ronan, T., Smalheiser, N. R. Transcription factor binding sites are highly enriched within microRNA precursor sequences. Biol Direct. 6, 61 (2011).
  5. Rozovski, U., et al. Signal transducer and activator of transcription (STAT)-3 regulates microRNA gene expression in chronic lymphocytic leukemia cells. Mol Cancer. 12, 50 (2013).
  6. Turner, M. J., Slack, F. J. Transcriptional control of microRNA expression in C. elegans: promoting better understanding. RNA Biol. 6, 49-53 (2009).
  7. Cui, Q., Yu, Z., Pan, Y., Purisima, E. O., Wang, E. MicroRNAs preferentially target the genes with high transcriptional regulation complexity. Biochem Biophys Res Commun. 352, 733-738 (2007).
  8. Yamakuchi, M., Lowenstein, C. J. MiR-34, SIRT1 and p53: the feedback loop. Cell Cycle. 8, 712-715 (2009).
  9. Baer, C., et al. Extensive promoter DNA hypermethylation and hypomethylation is associated with aberrant microRNA expression in chronic lymphocytic leukemia. Cancer Res. 72, 3775-3785 (2012).
  10. Hazan-Halevy, I., et al. STAT3 is constitutively phosphorylated on serine 727 residues, binds DNA, and activates transcription in CLL cells. Blood. 115, 2852-2863 (2010).
  11. Melo, S. A., et al. A TARBP2 mutation in human cancer impairs microRNA processing and DICER1 function. Nat Genet. 41, 365-370 (2009).
  12. Akira, S. Functional roles of STAT family proteins: lessons from knockout mice. Stem Cells. 17, 138-146 (1999).
  13. Frank, D. A., Mahajan, S., Ritz, J. B lymphocytes from patients with chronic lymphocytic leukemia contain signal transducer and activator of transcription (STAT) 1 and STAT3 constitutively phosphorylated on serine residues. J Clin Invest. 100, 3140-3148 (1997).
  14. Calin, G. A., et al. MicroRNA profiling reveals distinct signatures in B cell chronic lymphocytic leukemias. Proc Natl Acad Sci U S A. 101, 11755-11760 (2004).
  15. Consortium, E. P. A user's guide to the encyclopedia of DNA elements (ENCODE). PLoS biology. 9, e1001046 (2011).
  16. Miranda, K. C., et al. A pattern-based method for the identification of MicroRNA binding sites and their corresponding heteroduplexes. Cell. 126, 1203-1217 (2006).
  17. Consortium, E. P. An integrated encyclopedia of DNA elements in the human genome. Nature. 489, 57-74 (2012).
  18. Lau, J. C., Hanel, M. L., Wevrick, R. Tissue-specific and imprinted epigenetic modifications of the human NDN gene. Nucl Acids Res. 32, 3376-3382 (2004).
  19. Corcoran, D. L., et al. Features of mammalian microRNA promoters emerge from polymerase II chromatin immunoprecipitation data. PLoS One. 4, e5279 (2009).
  20. Bhattacharyya, M., Feuerbach, L., Bhadra, T., Lengauer, T., Bandyopadhyay, S. MicroRNA transcription start site prediction with multi-objective feature selection. Stat Appl Genet Mol Biol. 11, Article 6 (2012).

Comments

0 Comments


    Post a Question / Comment / Request

    You must be signed in to post a comment. Please or create an account.

    Usage Statistics