MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2088574505 · doi:10.1158/1538-7445.tim2013-b53

Abstract B53: Differential functions of splicing factors in breast-cancer initiation and metastasis

2013· article· en· W2088574505 sur OpenAlexaff
Olga Anczuków, Kuan‐Ting Lin, Martin Akerman, Shipra Das, Senthil K. Muthuswamy, Adrian R. Krainer

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRNA splicingAlternative splicingSplicing factorBiologyCancer researchCancerMetastasisCancer cellCell biologyGeneGene isoformGeneticsRNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cancer cells often display aberrant profiles of alternative splicing, leading to the production of isoforms that can stimulate cell proliferation and migration, increase resistance to apoptosis, or alter cell metabolism. Recently, recurrent somatic mutations in components of the splicing machinery have been identified in human tumors, raising a new interest in the field and suggesting that alterations in splicing factors are a new hallmark of cancer. Splicing factors elicit changes in splicing in a concentration-dependent manner. Thus, changes in the expression of these proteins, as reported in different types of cancers, can affect the splicing of multiple genes and are likely involved in splicing deregulation in cancer, even in the absence of mutations. We previously demonstrated that the splicing factor SRSF1'formerly SF2/ASF' is often upregulated in human breast cancers and can transform mammary epithelial cells in vivo and in vitro. SRSF1 is a prototypical member of the SR protein family, composed of 12 members sharing structural similarities. However, little is known about differences and redundancies in their splicing targets and thus in their specific biological functions. We are now investigating wherever additional splicing factors can promote mammary epithelial cell transformation by using models that mimic the correct biological context in which tumors arise. We have mined data from a large collection of human breast tumors and cancer cell lines to identify splicing factors overexpressed at the transcript and protein levels. We then compared the ability of 10 selected splicing factors to transform human mammary epithelial MCF-10A cells grown in organotypic 3-D culture. Under these conditions, the cells undergo a 16-day differentiation program, forming growth-arrested, hollow acinar structures with polarized architecture, similar to the terminal units of mammary ducts. Various oncogenes associated with breast cancer are known to disrupt acinar growth and/or architecture. We assessed how splicing-factor overexpression affects cell proliferation and apoptosis, as well as cell migration and invasion. Interestingly, only certain splicing factors are oncogenic in this context, suggesting functional differences. Furthermore, specific splicing factors increase cell migration and invasion but are unable to promote transformation. We have demonstrated specificity in splicing-factor mediated transformation, and we are now investigating what are the relevant splicing targets for transformation by several of these oncogenic splicing factors. Furthermore, we are investigating which splicing factors are necessary or sufficient to promote cell invasion and metastatic potential in human breast cancer cell lines in vitro and in vivo. Finally, we have identified splicing factors that cooperate specifically with the MYC oncogene and are significantly co-expressed with MYC in human breast tumors. By identifying oncogenic splicing factors that can promote breast cancer, and their downstream effectors, we hope to establish candidate targets for therapeutics development based on the modulation of oncogenic splicing events and their regulators. Citation Format: Olga Anczukow, Kuan-Ting Lin, Martin Akerman, Shipra Das, Senthil K. Muthuswamy, Adrian Krainer. Differential functions of splicing factors in breast-cancer initiation and metastasis. [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Tumor Invasion and Metastasis; Jan 20-23, 2013; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2013;73(3 Suppl):Abstract nr B53.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,318 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer Research→Même sujetRNA Research and Splicing→Travaux en français237 207→