Abstract 3575: Integration of estradiol signaling at the translational and transcriptional level in prostate cancer cells.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction The prostate is an organ where the dual actions of estrogen receptors (ERα and ERβ)are just beginning to be understood and appreciated in a physiological context. Steroid receptors can act outside of the nucleus by interacting with cytoplasmic or membrane bound proteins and activating or inhibiting signaling pathways in a ligand dependent or independent manner. However, our understanding of this non-nuclear activity remains partial. Here, we attempt to uncover how estrogens regulate post-transcriptional gene expression programs in prostate cancer. The rationale for studying impacts on post-transcriptional gene expression programs downstream of a transcription factor is that there is often no direct correlation between the level of an mRNA and the corresponding protein product. Additionally, several intracellular signaling pathways affected by estrogen signaling (e.g MAPK and PI3K pathways) directly regulate gene expression post-transcriptionally. One post-transcriptional mechanism that is tightly regulated by various intracellular signaling pathways is mRNA translation initiation - a highly controlled step that is regulated on multiple levels and is commonly deregulated in cancer. Many factors acting on mRNAs in cis and/or in trans, including RNA-binding proteins, RNA secondary structures or modifications of the cap structure by methylation can have strong impact on the efficiency of mRNA translation. Thus, estrogen signaling, by directly and indirectly affecting intracellular signaling can potentially regulate translational activity of its transcriptional targets. Approach We used prostate derived cell lines to assess how estrogens regulate proliferation and survival as a function of their ability to modulate transcription and translation. We performed polysome-microarray approach where the cytoplasmic mRNA population is separated based on the number of associated ribosomes followed by quantification of mRNA levels in pools of actively translating mRNAs. Using prostate cell lines, epithelial and stromal in origin, we first characterized the level of transcription and translation in unstimulated conditions to obtain a snapshot of the translational activity of each mRNA in baseline conditions. Secondly, we tested the impact on transcription and translation following stimulation for 2 hours with estradiol or with an ERβ-specific agonist (8β-VE2). We are currently validating ERα/β translational targets and identifying regulatory RNA sequences that enable ER-induced translational control. Conclusion We endeavor to determine how the gene expression programs regulated by ERα and ERβ are integrated at the transcriptional and translational level to direct proliferation, growth and survival in prostate tumors. Citation Format: Luc Furic, Ola Larsson, Ivan Topisirovic, Mark Frydenberg, John Pedersen, Gail Risbridger. Integration of estradiol signaling at the translational and transcriptional level in prostate cancer cells. [abstract]. In: Proceedings of the 104th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2013 Apr 6-10; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2013;73(8 Suppl):Abstract nr 3575. doi:10.1158/1538-7445.AM2013-3575
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».