Functional promoter SNPs in cell cycle checkpoint genes
Notice bibliographique
Résumé
A substantial number of genes mutated in human cancers encode components of the cell cycle processes. As the G1/S transition in the cell cycle is a finely regulated biological process, we hypothesized that sequence variations in the promoter region of the related genes might indeed lead to abnormal expression, thus predisposing the individuals carrying these genetic variants to cancer. In this report, we screened the promoter regions of 16 cell cycle checkpoint genes for DNA variants and assessed the functional impact of these promoter region single nucleotide polymorphisms (pSNPs) by combining in silico analysis and in vitro functional assays. We identified 127 pSNPs including 90 with predicted impact on putative binding sites of known transcription factors. Eleven pSNPs were selected for electrophoresis mobility shift assays because of their association with predicted gains of binding sites, and nine pSNPs showed differential allelic shifts in at least one cell line tested. Following the subcloning of the promoter regions into a gene reporter system, we found that at least four promoter haplotypes associated with CCND1, E2F1, HDAC1 and RB1 significantly influenced transcriptional activity in an allele-specific manner. Although the biological significance of these observations still remains to be demonstrated, the expected variability of expression levels in key cell cycle components might influence individual's risk of cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».