Investigation of the candidate tumor suppressor gene CTCF using multi-omics data mining

Abstract

CCCTC binding factor (CTCF) is a vertebrate, 11-zinc-finger protein. This ubiquitously expressed multifunctional transcription factor can bind to a myriad of target sites in the genome. It is involved, among others, in regulation of transcription activity, chromatin structure control, embryonic development. Importantly, CTCF has been increasingly recognized as a candidate tumor suppressor gene. Despite the growing body of research addressing this candidacy issue, the current evidence is still inconclusive. This is mainly due to the lacking experimental findings. The emergence of multi-omics data and recent advances in data mining techniques offer an unprecedented opportunity to fill this gap. Relatedly, this study aimed provide a novel insight into the CTCF's implication in cancer using a multi-omics data mining approach. Accordingly, the relevant data on three levels of molecular complexity, namely the interactome, methylome, the transcriptome were retrieved from related repositories and explored. The CTCF-focused interactomics level analysis confirmed its widely known biological roles in chromatin organization and predicted novel functions. More specifically, the accomplished in-depth investigation of the protein-protein interaction network implicates CTCF in cancer using the guilt-by-association (GBA) approach. The performed DNA methylome and transcriptome-driven analysis concentrated on the developmental and cancer-related aspects of CTCF regulation. The integrative data mining approach uncovered CTCF-related distinct probe-level methylation-gene expression correlation patterns across the development. Furthermore, examination of multiple cancer types, revealed tissue-specific differential correlation between cancer and normal tissues for certain CTCF-associated methylation sites. These sites were proposed as novel candidate cancer biomarkers. This is the first such correlation report on CTCF, which simultaneously takes into account probe-level differences in both intensity and genomic location. Overall, this pioneering work demonstrates the applicability of the employed multi-omics data mining approach, complements related experimental findings and paves the way for the clarification of CTCF's putative role in cancer.CCCTC bağlanma faktörü (CTCF), omurgalılarda bulunan bir 11 çinko parmak proteinidir. Her dokuda ifade edilen bu çok işlevli transkripsiyon faktörü, genomdaki sayısız hedef bölgeye bağlanabilmektedir. Bu proteinin diğer ilişkilerinin yanısıra; transkripsiyon aktivitesinin düzenlenmesi, kromatin yapısının kontrolü ve embriyonik gelişimle alakalı olduğu görünmüştür. Önemli bir diğer husus ise, gün geçtikçe CTCF'in bir aday tümör süpresör gen olarak tanınmasının artmasıdır. Bu adaylık meselesini ele almak için yapılan çalışmalar artmasına rağmen, mevcut kanıtlar hala yetersizdir. Bunun esas sebebi deneysel bulguların eksikliğidir. Multi-omik verilerinin ortaya çıkışı, gelişi ve veri madenciliği tekniklerindeki gelişmeler, bu boşluğu doldurmak için benzeri görülmemiş bir fırsat sunmaktadır. Bununla ilgili olarak bu çalışma, çoklu omik veri madenciliği yaklaşımını kullanarak, CTCF'nin kanserle ilişkisine yeni bakış kazandırmayı amaçlamaktadır. Buna göre metilom, transkriptom ve interaktom olmak üzere üç moleküler karmaşıklık düzeyindeki alakalı veriler ilgili veritabanlarından elde edilmiştir. CTCF odaklı interaktomik seviyedeki analiz, CTCF'nin yaygın olarak bilinen kromatin organizasyonundaki rolünü doğrulamış ve yeni fonksiyonlarını tahmin etmiştir. Daha detaya inecek olursak, tamamlanan protein-protein etkileşim ağ analizinde bağlantı yoluyla suç (GBA) yaklaşımı kullanılarak CTCF kanserle ilişkilendirilmiştir. DNA metilomu ve transkriptomdan hareketle yapılan analiz, CTCF regülasyonunun gelişim ve kanserle ilgili yönlerine yoğunlaşmıştır. İntegratif veri madenciliği yaklaşımı gelişim boyunca CTCF ile ilişkili belirgin prob seviyesindeki metilasyon-gen ifadesi korelasyon paternlerini ortaya çıkarmıştır. Ayrıca birçok kanser çeşidinin incelenmesi, CTCF ile bağlantılı, belirli metilasyon yerleri için doku çeşidine has bir şekilde kanser ve normal dokular arasında diferansiyel metilasyon-ekspresyon korelasyonunu ortaya çıkarmıştır. Bu yerler yeni aday kanser biyobelirteçler olarak belirlenmiştir. Prob seviyesinde hem yoğunluk hem de genomik konum farklılıklarını aynı anda hesaba katan bu tür bir korelasyon raporu CTCF üzerine yapılan ilk çalışmadır. Genel olarak bu öncü çalışma, kullanılan çoklu omik veri madenciliği yaklaşımının uygulanabilirliğini göstermiş, ilgili deneysel bulguları tamamlamış ve CTCF'nin kanserdeki varsayılan rolünün açıklığa kavuşturulmasına katkı sağlamıştır.