Anticancer drugs affect the alternative splicing of <i>Bcl-x</i> and other human apoptotic genes
Notice bibliographique
Résumé
Inducing an apoptotic response is the goal of most current chemotherapeutic interventions against cancer. However, little is known about the effect of chemotherapeutic agents on the alternative splicing of apoptotic genes. Here, we have tested 20 of the mainstream anticancer drugs for their ability to influence the production of Bcl-x splice isoforms. We find that many drugs shift splicing toward the proapoptotic Bcl-x(S) splice variant in 293 cells. The drugs modulate splicing decisions most likely through signaling events because the splicing switch is not compromised by inhibiting de novo protein synthesis or the activity of caspases. Several drugs also shift Bcl-x splicing in cancer cell lines (MCF-7, HeLa, PC-3, PA-1, and SKOV-3), but the set of active drugs varies between cell lines. We also examined the effect of anticancer agents on the alternative splicing of 95 other human apoptotic genes in different cell lines. Almost every drug can alter a subset of alternative splicing events in each cell line. Although drugs of the same class often influence the alternative splicing of the same units in individual cell lines, these units differ considerably between cell lines, indicating cell line-specific differences in the pathways that control splicing.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».