Quantitative expression profiling guided by common retroviral insertion sites reveals novel and cell type–specific cancer genes in leukemia
Notice bibliographique
Résumé
Proviral insertional mutagenesis is a powerful tool for the discovery of cancer-associated genes. The ability of integrated proviruses to affect gene expression over long distances combined with the lack of methods to determine the expression levels of large numbers of genes in a systematic and truly quantitative manner have limited the identification of cancer genes by proviral insertional mutagenesis. Here, we have characterized a new model of proviral insertional mutagenesis-induced lymphoid tumors derived from Eed Polycomb group gene mutant mice and quantitatively determined the expression levels of all genes within 100 kb of 20 different retroviral common insertion sites (CISs) identified in these tumors. Using high-throughput quantitative reverse transcription-polymerase chain reaction (Q-RT-PCR), we document an average of 13 CIS-associated genes deregulated per tumor, half of which are leukemia subtype-specific, while the others are coordinately deregulated in the majority of tumors analyzed. Interestingly, we find that genes located distantly from common proviral integration sites are as frequently deregulated as proximal genes, with multiple genes affected per integration. Our studies reveal an unsuspected conservation in the group of genes deregulated among phenotypically similar subtypes of lymphoid leukemias, and suggest that identification of common molecular determinants of this disease is within reach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».