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Enregistrement W2149905299 · doi:10.1093/nar/gkp441

Increasing the relative expression of endogenous non-coding Steroid Receptor RNA Activator (SRA) in human breast cancer cells using modified oligonucleotides

2009· article· en· W2149905299 sur OpenAlexaff
Charlton Cooper, Jimin Guo, Yi Yan, Shilpa Chooniedass‐Kothari, Florent Hubé, Mohammad K. Hamedani, Leigh C. Murphy, Yvonne Myal, Etienne Leygue

Notice bibliographique

RevueNucleic Acids Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyIntronGeneRNAAlternative splicingGene expressionEstrogen receptorCancer researchRNA splicingCarcinogenesisBreast cancerMessenger RNAMolecular biologyGeneticsCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Products of the Steroid Receptor RNA Activator gene (SRA1) have the unusual property to modulate the activity of steroid receptors and other transcription factors both at the RNA (SRA) and the protein (SRAP) level. Balance between these two genetically linked entities is controlled by alternative splicing of intron-1, whose retention alters SRAP reading frame. We have previously found that both fully-spliced SRAP-coding and intron-1-containing non-coding SRA RNAs co-exist in breast cancer cell lines. Herein, we report a significant (Student's t-test, P < 0.003) higher SRA-intron-1 relative expression in breast tumors with higher progesterone receptor contents. Using an antisense oligoribonucleotide, we have successfully reprogrammed endogenous SRA splicing and increased SRA RNA-intron-1 relative level in T5 breast cancer cells. This increase is paralleled by significant changes in the expression of genes such as plasminogen urokinase activator and estrogen receptor beta. Estrogen regulation of other genes, including the anti-metastatic NME1 gene, is also altered. Overall, our results suggest that the balance coding/non-coding SRA transcripts not only characterizes particular tumor phenotypes but might also, through regulating the expression of specific genes, be involved in breast tumorigenesis and tumor progression.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,619

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,290 · 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.

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

Citations98
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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