Genome-wide identification of human microRNAs located in leukemia-associated genomic alterations
Notice bibliographique
Résumé
Cytogenetic alterations, such as amplifications, deletions, or translocations, contribute to myeloid malignancies. MicroRNAs (miRNAs) have emerged as critical regulators of hematopoiesis, and their aberrant expression has been associated with leukemia. Genomic regions containing sequence alterations and fragile sites in cancers are enriched with miRNAs; however, the relevant miRNAs within these regions have not been evaluated on a global basis. Here, we investigated miRNAs relevant to acute myeloid leukemia (AML) by (1) mapping miRNAs within leukemia-associated genomic alterations in human AML cell lines by high-resolution genome arrays and (2) evaluating absolute expression of these miRNAs by massively parallel small RNA sequencing. Seventy-seven percent (542 of 706) of miRNAs mapped to leukemia-associated copy-number alterations in the cell lines; however, only 18% (99 of 542) of these miRNAs are expressed above background levels. As evidence that this subset of miRNAs is relevant to leukemia, we show that loss of 2 miRNAs identified in our analysis, miR-145 and miR-146a, results in leukemia in a mouse model. Small RNA sequencing identified 28 putative novel miRNAs, 18 of which map to leukemia-associated copy-number alterations. This detailed genomic and small RNA analysis points to a subset of miRNAs that may play a role in myeloid malignancies.
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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 ».