PLoS ONE: Next-Generation Sekvensanalyse of Cancer xenograftmodeller

Abstrakt

Næste generations sekventering (NGS) undersøgelser i kræft er begrænset af mængden, kvaliteten og renheden af ​​vævsprøver. I denne situation, har de primære xenografter vist nyttige prækliniske modeller. Men tilstedeværelsen af ​​muse-afledte stromaceller udgør en teknisk udfordring for deres anvendelse i NGS undersøgelser. Vi undersøgte dette problem i en etableret primær xenograftmodel af småcellet lungecancer (SCLC), en malignitet ofte diagnosticeret fra små biopsi eller nål aspiratprøver prøver. Ved hjælp af en

i silico

strategi, der tildeler læser efter art-of-oprindelse, vi fremadrettet sammenlignet NGS data fra primære xenograftmodeller med matchede cellelinjer og med offentliggjorte datasæt. Vi viser her, at lav-dækning hel-genom analyse viste bemærkelsesværdig overensstemmelse mellem offentliggjorte genom data og interne kontroller, på trods af tilstedeværelsen af ​​musen genomisk DNA. Exome capture-sekventering afslørede, at dette berigelse procedure var stærkt arts-specifik, med mindre end 4% af læser tilpasning til musegenomet. Menneske-specifik ekspression profilering med RNA-Seq replikeret array-baserede genekspression eksperimenter, hvorimod mus-specifik udskrift profiler korreleret med offentliggjorte datasæt fra human cancer stroma. Vi konkluderer, at primære implanteret udgør en nyttig platform for komplekse NGS analyse i kræftforskning for tumorer med begrænsede ressourcer prøve, eller dem med fremtrædende stromale cellepopulationer

Henvisning:. Rossello FJ, Tothill RW, Britt K, Marini KD , Falzon J, Thomas DM, et al. (2013) Next-Generation Sekvensanalyse of Cancer xenograftmodeller. PLoS ONE 8 (9): e74432. doi: 10,1371 /journal.pone.0074432

Redaktør: William B. Coleman, University of North Carolina School of Medicine, USA

Modtaget: April 29, 2013; Accepteret: August 1, 2013; Udgivet: 26 september, 2013