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Enregistrement W2157877362 · doi:10.3390/ijms14047492

Epigenetic Silencing of DKK3 in Medulloblastoma

2013· article· en· W2157877362 sur OpenAlexaff
Francesca Valdora, Barbara Banelli, Sara Stigliani, Stefan M. Pfister, Stefano Moretti, Marcel Kool, Marc Remke, Alfa Bai, Claudio Brigati, Thomas Hielscher, Massimo Romani, Tiziana Servidei, Massimo Zollo, Giuseppe Cinalli, André Oberthuer, Gian Paolo Tonini, Simona Coco

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesAssociazione Italiana per la Ricerca sul CancroMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della RicercaMinistero della Salute
Mots-clésEpigeneticsTrichostatin AWnt signaling pathwayDNA methylationBiologyDownregulation and upregulationmicroRNAGene silencingDKK1ChromatinMethylationCancer researchHistone deacetylaseHistoneMedulloblastomaMECP2PromoterGeneGeneticsMolecular biologyGene expressionPhenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medulloblastoma (MB) is a malignant pediatric brain tumor arising in the cerebellum consisting of four distinct subgroups: WNT, SHH, Group 3 and Group 4, which exhibit different molecular phenotypes. We studied the expression of Dickkopf (DKK) 1-4 family genes, inhibitors of the Wnt signaling cascade, in MB by screening 355 expression profiles derived from four independent datasets. Upregulation of DKK1, DKK2 and DKK4 mRNA was observed in the WNT subgroup, whereas DKK3 was downregulated in 80% MBs across subgroups with respect to the normal cerebellum (p < 0.001). Since copy number aberrations targeting the DKK3 locus (11p15.3) are rare events, we hypothesized that epigenetic factors could play a role in DKK3 regulation. Accordingly, we studied 77 miRNAs predicting to repress DKK3; however, no significant inverse correlation between miRNA/mRNA expression was observed. Moreover, the low methylation levels in the DKK3 promoters (median: 3%, 5% and 5% for promoter 1, 2 and 3, respectively) excluded the downregulation of gene expression by methylation. On the other hand, the treatment of MB cells with Trichostatin A (TSA), a potent inhibitor of histone deacetylases (HDAC), was able to restore both DKK3 mRNA and protein. In conclusion, DKK3 downregulation across all MB subgroups may be due to epigenetic mechanisms, in particular, through chromatin condensation.

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 seuil0,004

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations19
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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