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Enregistrement W2022671765 · doi:10.1186/s13058-014-0510-y

A co-culture genome-wide RNAi screen with mammary epithelial cells reveals transmembrane signals required for growth and differentiation

2015· article· en· W2022671765 sur OpenAlexaff
Angela Burleigh, Steven McKinney, Jazmine Brimhall, Damian Yap, Peter Eirew, Steven S.S. Poon, Viola Ng, Adrian Wan, Leah Prentice, Lois A. Annab, J. Carl Barrett, Carlos Caldas, Connie J. Eaves, Samuel Aparício

Notice bibliographique

RevueBreast Cancer Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer, Stress, Anesthesia, and Immune Response
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care ResearchCancer Research UK
Mots-clésBiologyMatrigelRNA interferenceGene silencingCell biologyCell cultureCancer researchTelomerase reverse transcriptaseSmall interfering RNACell growthGeneTelomeraseRNAGeneticsTransfection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The extracellular signals regulating mammary epithelial cell growth are of relevance to understanding the pathophysiology of mammary epithelia, yet they remain poorly characterized. In this study, we applied an unbiased approach to understanding the functional role of signalling molecules in several models of normal physiological growth and translated these results to the biological understanding of breast cancer subtypes. METHODS: We developed and utilized a cytogenetically normal clonal line of hTERT immortalized human mammary epithelial cells in a fibroblast-enhanced co-culture assay to conduct a genome-wide small interfering RNA (siRNA) screen for evaluation of the functional effect of silencing each gene. Our selected endpoint was inhibition of growth. In rigorous postscreen validation processes, including quantitative RT-PCR, to ensure on-target silencing, deconvolution of pooled siRNAs and independent confirmation of effects with lentiviral short-hairpin RNA constructs, we identified a subset of genes required for mammary epithelial cell growth. Using three-dimensional Matrigel growth and differentiation assays and primary human mammary epithelial cell colony assays, we confirmed that these growth effects were not limited to the 184-hTERT cell line. We utilized the METABRIC dataset of 1,998 breast cancer patients to evaluate both the differential expression of these genes across breast cancer subtypes and their prognostic significance. RESULTS: We identified 47 genes that are critically important for fibroblast-enhanced mammary epithelial cell growth. This group was enriched for several axonal guidance molecules and G protein-coupled receptors, as well as for the endothelin receptor PROCR. The majority of genes (43 of 47) identified in two dimensions were also required for three-dimensional growth, with HSD17B2, SNN and PROCR showing greater than tenfold reductions in acinar formation. Several genes, including PROCR and the neuronal pathfinding molecules EFNA4 and NTN1, were also required for proper differentiation and polarization in three-dimensional cultures. The 47 genes identified showed a significant nonrandom enrichment for differential expression among 10 molecular subtypes of breast cancer sampled from 1,998 patients. CD79A, SERPINH1, KCNJ5 and TMEM14C exhibited breast cancer subtype-independent overall survival differences. CONCLUSION: Diverse transmembrane signals are required for mammary epithelial cell growth in two-dimensional and three-dimensional conditions. Strikingly, we define novel roles for axonal pathfinding receptors and ligands and the endothelin receptor in both growth and differentiation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,539
Score d'incertitude au seuil0,777

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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