Merkel细胞多瘤病毒大T抗原(LT)、截短的大T抗原(LTtr; MCC350)和小T抗原(sT)对初级新生儿人类真皮成纤维细胞(nHDFs)中的mRNA水平的影响

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Tags: research, sequencing, RNA-seq, ChIP-seq

1: 概要: 此部分讨论研究的优点/缺点、新颖性/意义、总体执行和学术性。

  1. 1. 研究了Merkel细胞多瘤病毒大T抗原(LT)、截短的大T抗原(LTtr; MCC350)和小T抗原(sT)对初级新生儿人类真皮成纤维细胞(nHDFs)中的mRNA水平的影响。病毒cDNA通过慢病毒(sT-IRES-mCherry)和LeGO-iG2(LT/LTtr - eGFP)转导,然后在第2天为荧光蛋白排序,然后在d3d8进行分析。虽然LT诱导了DNA复制基因,但sT的表达似乎减少了干扰素相关的基因。ISGF3成分和下游靶标的mRNA水平都减少了,这意味着sT在上游发挥了其效应。值得注意的是,sT通过RT-qPCR和免疫荧光染色证明了IRF9 mRNA和蛋白的水平降低。为了验证sTIIFN信号基因的影响,他们在H1299HEK293细胞中进行了启动子报告者测定。他们观察到,当与TBK1IRF3RIG-IcGASSTING共转染时,sT减少了IFN-B1报告者的活性。基于这些结果,作者提出sT干扰TBK1IFN-B1报告者的信号。然而,除了启动子报告者测定外,没有直接证据表明sT干扰TBK1。图9中的卡通图暗示sT直接影响TBK1,但至多,下游有一种效应,TBK1似乎在sT存在时更不容易诱导转录反应。
  2. 2. 在这篇论文中,作者发现Merkel细胞多瘤病毒小肿瘤抗原(sT)可能通过在IFNB1上游,可能是在TBK1水平上,抑制干扰素刺激基因(ISG)的表达,从而有了一个潜在的新功能。他们通过转导新生儿人类真皮成纤维细胞(nHDFs)(一个可能的宿主细胞)与编码sT、大肿瘤抗原(LT)和一个来自病毒阳性Merkel细胞癌肿瘤的截短LT变种(LTtr)的慢病毒颗粒的组合,开发了一个新的MCPyV感染模型。他们在sTLT以及sTLTtr表示早期和晚期感染的两个不同时间点后,模拟肿瘤发生进行了RNA测序分析。他们发现了数百个与ST/LT/LTtr表达有关的差异表达基因,涉及不同的基因本体和生物过程。有趣的是,他们观察到sT导致IIFN反应基因和先天免疫基因的显著下调。sT下调的基因与巨噬细胞中的ISGF3调节基因有很强的重叠,这表明sT抑制了ISGF3复合体的功能。他们接下来表明,sT减少了活跃转录的组蛋白标记(H3K4me3H3K27Ac)在sT下调的先天免疫基因中,但对抑制性组蛋白标记(H3K27me3H3K9me3)的影响很小,这表明sT阻止了这些基因的转录,而不是诱导表观遗传沉默。后续实验表明,sTnHDFs中下调了ISGF3复合体的一个亚基IRF9的水平。通过在H1299293细胞中进行的荧光素酶报告者测定实验,作者表明sT似乎不抑制对IFNB1刺激的ISGs的转录,这表明sTIFNB1ISGF3的上游起作用,与他们在nHDFs中的先前结果相矛盾。他们表明sT阻止cGAS-STINGRIG-ITBK1介导的IFNB1-luciferase报告者的诱导,但不阻止组成活性的IRF3介导的诱导。他们得出结论,sTTBK1水平上作用,下调IFNB1的表达,从而导致ISGs的下调。返回nHDF感染模型,作者观察到,LT在早期时间点瞬时上调IFNB1ISGs,但在后期时间点没有持续。sT单独下调ISGs,在早期时间点减弱了LT介导的ISG诱导。作者得出结论,他们已经确定了sT的一个基本的新功能 - MCPyV感染期间阻止LT诱导的IIFN调节基因。
  3. 论文以该领域当前知识的详细回顾开始,做得很好。该论文提出了一个有趣的观点,即sT对抗由LT引起的天生免疫应答,且评审者赞赏作者研究sTLT单独和结合使用的努力。然而,存在几个主要问题,使得论文的结论值得质疑(参见第二部分)。该论文对sT如何下调ISGs的机械性理解非常有限且令人困惑。H1299/HEK293细胞的luciferase实验和nHDFs中的实验结果存在冲突,作者并未解决或解答这一问题。sT通过与NEMO结合调控NF-kB信号传导,这可能有助于ISG的下调,但作者并未提及。作者也未提及他们的LT构造可能表达的ALTO的贡献。因为目前需要进行多次主要的修订,所以这位评审者建议拒绝当前形式的论文。
  4. 3. 本研究探索了MCPyVMerkel细胞多形性病毒)T抗原,特别是sTLTLTtr,对初生人皮肤成纤细胞(nHDFs)及随后的上皮源性细胞系的影响。现有的研究MCPyV的体外模型在捕获病毒生命周期的所有方面上都有很大的局限性。本研究使用慢病毒转导在nHDFs中过表达T抗原,以模拟初次感染以及在癌症中的整合后的早期和长期病毒基因表达,并研究了基因表达的变化。虽然sT的表达增强了细胞增殖和趋化相关基因,但它抑制了许多基因,包括LTLTtr上调的一些基因。值得注意的是,它还抑制了I型干扰素(IFN)应答基因和MHC I类基因。这种效应与激活基因相关的改变的组蛋白标记相关。研究表明,sT对基因表达的影响与干扰素刺激基因因子3ISGF3)复合物无关,主要在激酶TBK1的水平上破坏了IIFN信号途径。研究有助于理解MCPyV对宿主细胞基因表达和免疫逃逸策略的影响。总体来说,这是一篇写得很好的稿件,对生成的数据进行了彻底的分析。然而,下面还有一些详细的担忧。
  1. 主要问题:为接受所需的关键实验: 请使用此部分详述应绝对要求的关键新实验或对现有实验的修改,以验证研究结论。

      • 图1C中的热图在每个时间点只显示一个复制品。不清楚进行了多少RNAseq复制品。每个病毒结构和控制是否都只进行了一次复制品?所有构造体都在两个供体中进行了测试吗?图S2G中的PCA图表显示两个供体细胞的转录谱之间存在很大的差异。观察到的基因表达差异(表1)是否反映了两个供体细胞?这些值是否反映了两个或更多的复制品?

      • 图5:H3K27me3和H3K9me3的差异似乎不是很大(5C),也许是因为这些标记的水平较低,所以5B中的相关图与低r值有些误导。或许列举sT下调的特定基因对于测试的每个组蛋白标记会更有说明性。图5C的颜色编码丢失了。执行了多少ChIP-seq复制品?供体1和2都进行了描述吗?

      • 图7:对于IFNB1启动子报告酶测定,sT或V5-sT似乎减少了TBK1、IRF3-5D(持续活跃)、cGAS-STING和RIG-I-N的共转染的影响。sT是否影响这些共转染蛋白的水平?TBK1、IRF3-5D、cGAS-STING和RIG-I-N的Western印迹可能会有用。尽管sT在IRF3-5D存在下的效果不显著(图7D),但活动呈下降趋势。这次测定的结果是否认为sT对TBK1的影响与IRF3没有显著区别?

    2.

    1. * 在图1C中,sTLTLTtrsT+LT sT+LTtr RNAseq 数据并排展示,允许轻松比较不同基因和簇,以及它们是上调还是下调。令人惊讶的是,图1B中的印迹是在单独的印迹上运行的,这只能确认某种病毒蛋白是否被表达。无法比较sTsT单独和sT+LTsT+LTtr中的表达,限制了读者解释每种蛋白对基因表达变化的相对贡献的能力。审稿人建议作者在相同的凝胶上重复运行这些印迹,以所有条件和给定供体的时间点,以便可以对每种条件下的相对sT/LT表达进行比较。
    2. * 作者提到IFNB1NF-kB信号调控,并引用了两篇显示sT调节NF-kB活性的文章(Griffiths等人,2013 & Abdul-Sada等人,2017)。然而,作者并没有评估sT调节NF-kB途径对sT调节IFNB1ISGs的贡献。目前尚不清楚作者是否发现了sT的全新功能,还是他们的观察结果是sT抑制NF-kB信号的结果。应该使用不与PP4C/NEMO结合的sT突变体进行额外实验,以评估NF-kB信号对ISGsT调节的贡献。
    3. * 作者提供了来自nHDFsH1299HEK293细胞的冲突数据,但在论文中并未解决。在图6A中,作者显示了nHDFs38 dptSTAT1IRF9 mRNA水平显著下调,并在图6C中显示了8 dptIRF9蛋白下调。审稿人对于为什么在图6C中对未分类的nHDFs 2 dpt进行印迹感到困惑,因为这些细胞与图6A或图8中之前分析的任何其他时间点都不相关。审稿人希望看到nHDFs38 dptSTAT1p-STAT1IRF9印迹。到目前为止,图6中的数据并不支持结论“MCPyV sT抑制ISG转录而不针对ISGF3复合物”。所示数据表明,sT确实通过下调IRF9 mRNA和蛋白以及可能的STAT1来抑制ISGF3复合物的活性。还应该解决STAT2的水平。
    4. * 在图7A/B/C中,作者在H1299细胞中进行荧光素酶实验,观察到sT并不抑制对IFNB1治疗的hIFIT1-/hIFIT-2/mMX1-荧光素酶报告基因的下调。鉴于此前显示sTnHDFs中下调ISGF3活性,这些结果令人惊讶。在图8中,作者展示了数据,表明sTnHDFs38 dpt中下调IFIT1IFIT2MX1sTH1299细胞中是否像在nHDFs中那样下调STAT1p-STAT1IRF9sThIFIT1-/hIFIT-2/mMX1-荧光素酶报告基因在没有IFNB1的情况下有任何影响吗?审稿人认为H1299细胞并不是一个好的模型系统,以剖析sT如何调节ISGs
    5. * 在图7D中,作者评估sT调节IFNB1启动子活性的能力,使用通过与持续活化的磷酸模拟IRF3 (IRF3-5D) wt TBK1共转染刺激的IFNB1-荧光素酶报告基因。他们观察到sT不阻止IRF3-5D激活IFNB1-荧光素酶报告基因,但确实阻止了TBK1介导的IFNB1-荧光素酶诱导。众所周知,TBK1可以激活IRF3和典型的(p65/RelA) NF-kB信号,IRF3NF-kB都可以驱动IFNB1的表达。作者确实承认IFNB1启动子包含NF-kB结合位点。已经显示TBK1可以激活IKK复合物,sT已被显示可以通过与NEMO结合来结合并抑制IKK。审稿人希望看到sTNF-kB信号相关的突变体对IFNB1启动子的影响,以确定本文的发现的新颖性和重要性。
    6. * Fig7F/G/H中,作者从H1299切换到293细胞,因为“cGAS-STING的过表达或持续活化的RIG-I-NH1299细胞中没有导致足够的报告基因诱导”。这些发现再次加强了H1299细胞不是研究sT调节ISGs的好模型的观念。审稿人欣赏作者重复了实验,以测试sTTBK1介导的IFNB1-荧光素酶在293细胞中的激活的影响,但想知道他们为什么没有重复IFIT1/IFIT2/MX1荧光素酶结果在293细胞中,并建议他们检查sT是否下调IRF9STAT1p-STAT1
    7. * 最后,作者将注意力集中在sTLT上,这是MCPyV早期蛋白中的两种。作者没有引用ALTO (Carter等人,2013)。已经显示ALTO是在LT的第二外显子上过度打印的,并在正常的病毒生命周期中被表达。Yang等人(2021)显示ALTO可以刺激各种荧光素酶报告构建,表明ALTO对基因转录和表达有影响。除非他们评估他们的LTLTtr慈善病毒构建是否编码ALTO,否则关于LT对转录的影响的结论会受到质疑。
    8. * 总之,作者在重新提交之前需要解决的三个主要问题是:
    9. - sT是否针对ISGF3复合物,如果是,是如何做到的?在nHDFs中的数据表明它确实如此,但并没有解决如何下调IRF9STAT1 mRNA
    10. - sT是否通过一个与其通过结合NEMO调节NF-kB信号的能力无关的机制来下调ISGs
    11. - LTLTtr构建是否表达ALTO?如果是,那么LT刺激ISGs的结论可能是不准确的。

    3.

    1. * 该研究适当地指出,不同的细胞类型可能会对病毒蛋白产生不同的反应,特别是在研究的天然免疫应答,如BKPyVJCPyV在各种细胞类型中所见。然而,该研究使用源于上皮的H1299HEK293来研究RNA-测序的发现,却没有任何理由。后者细胞系还包括腺病毒E1A,这也可能影响这些途径的信号。从nHDFsIRF9定位的代表性IF图像来看,sT存在与对照和未转导的情况相比,可能存在改变的定位,或者这是由于成像过程中曝光设置不一致导致的。考虑到该研究指出,“由于cGAS-STING的过表达或RIG-I-N的固有活性在H1299细胞中没有导致足够的报告基因诱导”,荧光素酶和IRF9实验应在更合适的细胞系中重复进行。
    2. * 虽然纤维细胞明显容易受到MCPyV感染,但这些是否是MCC的起源细胞类型尚不清楚。对于UV介导的、病毒阴性的MCC,基于MCC/SCC的联合形态与共享的主干突变,上皮细胞几乎被证实是前体。考虑到这一点,以及上面提到的实验已经在上皮源性细胞中进行,使用sTLTLTtr对初级角质细胞进行慈善病毒转导实验将更好地解决nHDFs的观察结果有多通用的问题。

3: 次要问题:编辑和数据呈现的修改:请在此部分提供编辑建议,以及对现有数据进行相对较小的修改以增强清晰度。

  1. 1.
  2. * 为供体1显示的生长曲线(图S2F)显示了LT +/- sT的缓慢生长率,尽管在转录组配置文件中没有观察到明显的差异。出乎意料的是,结合的sTLTtr增长速度最慢。供体2观察到了类似的动力学吗?
  3. * 3A。火山图可以显示小T抗原的表达
  4. 2.
  5. * 该论文可以从额外的校对中受益,因为某些短语和标点符号使用的英语不是标准的。
  6. * 为什么在图7的荧光素酶实验中同时使用了sT-V5sT?文本中没有解释。
  7. * 选择了一个trLT变体 - 它是否代表所有其他MCC trLTs
  8. * 在所有的图中,标签应该得到改进,以便读者可以看到哪个细胞系和哪个T-抗原正在被表达,以及在什么时点收获细胞,而不必阅读图例。特别是,图3A(哪个构造,nHDF sT?),图7(哪个细胞?它在子图之间改变,所以需要额外说明在哪里使用了哪个细胞系)。
  9. * 7F/G/H中的印迹被裁剪,使读者无法比较印迹之间的肌动蛋白表达水平。应该在同一张印迹上重新运行印迹,将样本放在上面。
  10. 3.
  11. * 138-140行:句子笨拙且不清晰
  12. * 该研究应列出每个样本生成了多少读数。
  13. * 为什么MACS2SICER用于不同的组蛋白ChIP seq
  14. * 使用了所有软件的什么版本?
  15. * ChIP seq实验生成了复制品吗?

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