MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2090651585 · doi:10.1158/0008-5472.can-11-3589

The Mixed Lineage Leukemia (MLL) Fusion–Associated Gene <i>AF4</i> Promotes CD133 Transcription

2012· article· en· W2090651585 sur OpenAlexafffund
Anthony B. Mak, Allison M.L. Nixon, Jason Moffat

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésFusion geneGeneLeukemiaBiologyGeneticsLineage (genetic)Transcription factorCancer researchComputational biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The AC133 epitope has been used as a marker for both normal and cancer stem cells from multiple tissue lineages. To identify transcription factors that regulate CD133 expression, we conducted parallel large-scale RNA interference screens in Caco-2 cancer cells that endogenously express CD133 and in engineered HEK293 cells that express CD133 from a heterologous promoter. The transcription factor AF4 was identified following a comparative analysis between the two screens. We then showed that AF4 is a promoter of CD133 transcription in multiple cancer cell lines. Knockdown of AF4 resulted in a dramatic reduction in CD133 transcript levels. Importantly, a subset of pediatric acute lymphoblastic leukemias (ALL) harbor a fusion oncogene results from a chromosomal translocation that juxtaposes the mixed-lineage leukemia (MLL) gene and the AF4 gene. An investigation of the functional role of CD133 in the MLL-AF4-dependent ALL cells revealed that CD133 was required for leukemia cell survival. Together, our findings show AF4-dependent regulation of CD133 expression, which is required for the growth of ALL cells. CD133 may therefore represent a therapeutic target in a subset of cancers.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,297 · 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.

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

Citations54
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer ResearchMême sujetCAR-T cell therapy researchTravaux en français237 207