A Novel Multiplexed, Image-Based Approach to Detect Phenotypes That Underlie Chromosome Instability in Human Cells
Notice bibliographique
Résumé
Chromosome instability (CIN) is characterized by a progressive change in chromosome numbers. It is a characteristic common to virtually all tumor types, and is commonly observed in highly aggressive and drug resistant tumors. Despite this information, the majority of human CIN genes have yet to be elucidated. In this study, we developed and validated a multiplexed, image-based screen capable of detecting three different phenotypes associated with CIN. Large-scale chromosome content changes were detected by quantifying changes in nuclear volumes following RNAi-based gene silencing. Using a DsRED-LacI reporter system to fluorescently label chromosome 11 within a human fibrosarcoma cell line, we were able to detect deviations from the expected number of two foci per nucleus (one focus/labelled chromosome) that occurred following CIN gene silencing. Finally, micronucleus enumeration was performed, as an increase in micronucleus formation is a classic hallmark of CIN. To validate the ability of each assay to detect phenotypes that underlie CIN, we silenced the established CIN gene, SMC1A. Following SMC1A silencing we detected an increase in nuclear volumes, a decrease in the number of nuclei harboring two DsRED-LacI foci, and an increase in micronucleus formation relative to controls (untreated and siGAPDH). Similar results were obtained in an unrelated human fibroblast cell line. The results of this study indicate that each assay is capable of detecting CIN-associated phenotypes, and can be utilized in future experiments to uncover novel human CIN genes, which will provide novel insight into the pathogenesis of cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».