JN
Jun Nakayama
Author with expertise in Role of Long Noncoding RNAs in Cancer and Development
Achievements
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
11
(91% Open Access)
Cited by:
6
h-index:
20
/
i10-index:
29
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
6

Expressional Diversity and Cancer-prone Phenotypes in Cigarette-smoking Lungs at Single Cell Resolution

Jun Nakayama et al.Dec 10, 2021
Abstract Single-cell RNA-seq (scRNA-seq) technologies have been broadly utilized to reveal molecular mechanisms of respiratory pathology and physiology at single-cell resolution. Here, we established single-cell meta-analysis (scMeta-analysis) by integrating data from 8 public datasets, including 104 lung scRNA-seq samples with clinicopathological information and designated a cigarette smoking lung atlas. The atlas revealed early carcinogenesis events and defined the alterations of single-cell transcriptomics, cell population, and fundamental properties of biological pathways induced by smoking. In addition, we developed two novel scMeta-analysis methods: VARIED (Visualized Algorithms of Relationships In Expressional Diversity) and AGED (Aging-related Gene Expressional Differences). VARIED analysis revealed expressional diversity associated with smoking carcinogenesis. AGED analysis revealed differences in gene expression related to both aging and smoking states. The scMeta-analysis pave the way to utilize publicly -available scRNA-seq data and provide new insights into the effects of smoking and into cellular diversity in human lungs, at single-cell resolution.
6
Citation2
0
Save
1

Identification of two cancer stem cell-like populations in triple-negative breast cancer xenografts

Jun Nakayama et al.Oct 21, 2021
Abstract Gene expression analysis at the single-cell level by next generation sequencing has revealed the existence of clonal dissemination and microheterogeneity in cancer metastasis. The current spatial analysis technologies can elucidate the heterogeneity of cell–cell interactions in situ . To reveal the regional and expressional heterogeneity in primary tumors and metastases, we performed transcriptomic analysis of microtissues dissected from a triple-negative breast cancer (TNBC) cell line MDA-MB-231 xenograft model with our automated tissue microdissection punching technology. This multiple-microtissue transcriptome analysis revealed three cancer cell-type clusters in the primary tumor and axillary lymph node metastasis, two of which were cancer stem cell (CSC)-like clusters (CD44/MYC-high, HMGA1-high). Reanalysis of public single-cell RNA-seq (scRNA-seq) datasets confirmed that the two CSC-like populations existed both in TNBC xenograft models and TNBC patients. In addition, the gene signature of the HMGA1-high CSC-like cluster has the potential to serve as a novel biomarker for diagnosis. The diversity of these multiple CSC-like populations may cause differential anticancer drug resistance, increasing the difficulty of curing this cancer.
1
Citation1
0
Save
0

A sensitive ERK fluorescent probe reveals the significance of minimal EGF-induced transcription

Zhang Weisheng et al.Jan 1, 2024
Extracellular signal-regulated kinase (ERK) regulates multiple cellular functions through distinct activation patterns. Genetically encoded fluorescent probes are instrumental in dissecting the ERK activity dynamics in living cells. Here we modified a previously reported Förster resonance energy transfer (FRET) probe for ERK, EKAREN5 by replacing its mTurquoise2 and YPet sequences with mTurquoise-GL and a synonymous codon variant of YPet, respectively. The modified biosensor, EKAREN5-gl showed an increased sensitivity to EGF-induced ERK activation responding to a very low dose (20 pg/ml) of EGF stimulation. We quantitatively characterized two FRET-based ERK probes, EKAREN5 and EKAREN5-gl, and a subcellular kinase translocation-based probe, ERK-KTR. We found the three biosensors differently respond to EGF stimulations with different intensity, duration, and latency. Furthermore, we investigated how the minimal EGF-induced ERK activation affects the downstream transcription in HeLa cells by comprehensive transcriptional analysis. We found the minimal ERK activation leads to a distinct transcriptional pattern from those induced by higher ERK activations. Our study highlights the significance of sensitive fluorescent probes to understand cellular signal dynamics and the role of minimal ERK activation in regulating transcription.Key words: fluorescent probe, ERK, FRET, KTR.
0
Citation1
0
Save
0

A PI(3,5)P2/ESCRT-III axis terminates STING signalling by facilitating TSG101-mediated lysosomal microautophagy

Tsumugi Shoji et al.May 27, 2024
Abstract Stimulator of interferon genes (STING) is critical for the type I interferon response to pathogen- or self-derived cytosolic DNA. STING is degraded by the endosomal sorting complexes required for transport (ESCRT)-driven lysosomal microautophagy (LMA), the impairment of which leads to sustained inflammatory responses. It has been unknown how ESCRT targets STING directly to lysosomes. Here, through kinase inhibitor screening and knockdown experiments of all the individual components of ESCRT, we show that STING degradation requires PIKfyve (a lipid kinase that generates PI(3,5)P 2 ) and CHMP4B/C (components of ESCRT-III subcomplex). Knockdown of Pikfyve or Chmp4b/c results in the accumulation of STING vesicles of a recycling endosomal origin in the cytosol, leading to sustained type I interferon response. CHMP4B/C localize at lysosomes and their lysosomal localization is abolished by interference with PIKfyve activity. Our results identify lysosomal ESCRT-III as a PI(3,5)P 2 effector, reveal a role of the less characterized phosphoinositide PI(3,5)P 2 in lysosomal biology, and provide insights into the molecular framework that distinguishes LMA from other cellular processes engaged with ESCRT.
3

Metastatic potentials classified with hypoxia-inducible factor 1 downstream gene in pan-cancer cell lines

Kazuya Nakamichi et al.May 9, 2023
Abstract Hypoxia-inducible factor 1 (HIF1) gene codes a transcription factor that is stabilized under hypoxia conditions via post-translational modifications. HIF1 regulates tumor malignancy and metastasis by gene transcriptions, such as Warburg effect- and angiogenesis-related genes, in cancer cells. However, the HIF1 downstream genes show varied expressional patterns in different cancer types. Herein, we performed the hierarchical clustering based on the HIF1 downstream gene expression patterns using 1,406 cancer cell lines crossing 30 types of cancer to understand the relationship between HIF1 downstream genes and the metastatic potential of cancer cell lines. Four types of cancer were classified by HIF1 downstream genes with significantly altered metastatic potentials. Furthermore, different HIF1 downstream gene subsets were extracted to discriminate each subtype for the four cancer types. HIF1 downstream subtyping classification will help understand the novel insight into tumor malignancy and metastasis in each cancer type. Funding This work was supported by Project for JSPS KAKENHI (Grant-in-Aid for Scientific Research (C): JP23K06665 to JN, Grant-in-Aid for Early-Carrier Scientists: JP21K15562 to JN), and in part by translational research program from Fukushima Prefecture (KS). Competing Interests statement The authors have declared that no conflict of interest exists.
Load More