DNA repair protein levels vis-à-vis anticancer drug resistance in the human tumor cell lines of the National Cancer Institute drug screening program
Notice bibliographique
Résumé
Nucleotide excision repair (NER) is a multi-enzyme DNA repair pathway in eukaryotes. Several NER genes in this pathway including XPB, XPD, XPA and ERCC-1 have been implicated in anticancer drug resistance in human tumor cells. In this study, we assessed the levels of the above-mentioned proteins in the NCI panel of 60 human tumor cell lines in relation to the cytotoxicity patterns of 170 compounds that constitute the standard agent (SA) database. The database consists of drugs used in the clinic for which a mechanism of action has been at least partially defined. The ERCC-1, XPD and XPB protein expression patterns yielded significant negative Pearson correlations with 13, 32 and 17 out of the 170 compounds, respectively (using p<0.05). XPA produced a random assortment of negative and positive correlations, and did not appear to confer an overall resistance or sensitivity to these drugs. Protein expression was also compared with a pre-defined categorization of the standard agents into six mechanism-of-action groups resulting in an inverse association between XPD and alkylating agent sensitivity. Our present data demonstrate that XPD protein levels correlate with resistance to alkylating agents in human tumor cell lines suggesting that XPD is implicated in the development of this resistance. NER activity, using the in vitro cell-free system repair assay, revealed no correlation between NER activity and the level of XPD protein in four cell lines with widely varying XPD protein levels. This lack of correlation may be due to the contribution of XPD to other functions including interactions with the Rad51 repair pathway.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».