LRH-1 Governs Vital Transcriptional Programs in Endocrine-Sensitive and -Resistant Breast Cancer Cells
Notice bibliographique
Résumé
Tumor characteristics are decisive in the determination of treatment strategy for patients with breast cancer. Patients with estrogen receptor α (ERα)-positive breast cancer can benefit from long-term hormonal treatment. Nonetheless, the majority of patients will develop resistance to these therapies. Here, we investigated the role of the nuclear receptor liver receptor homolog-1 (LRH-1, NR5A2) in antiestrogen-sensitive and -resistant breast cancer cells. We identified genome-wide LRH-1-binding sites using ChIP-seq (chromatin immunoprecipitation sequencing), uncovering preferential binding to regions distal to transcriptional start sites. We further characterized these LRH-1-binding sites by integrating overlapping layers of specific chromatin marks, revealing that many LRH-1-binding sites are active and could be involved in long-range enhancer-promoter looping. Combined with transcriptome analysis of LRH-1-depleted cells, these results show that LRH-1 regulates specific subsets of genes involved in cell proliferation in antiestrogen-sensitive and antiestrogen-resistant breast cancer cells. Furthermore, the LRH-1 transcriptional program is highly associated with a signature of poor outcome and high-grade breast cancer tumors in vivo. Herein, we report the genome-wide location and molecular function of LRH-1 in breast cancer cells and reveal its therapeutic potential for the treatment of breast cancers, notably for tumors resistant to treatments currently used in therapies.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».