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Enregistrement W2193603013 · doi:10.18632/oncotarget.5291

A common promoter hypomethylation signature in invasive breast, liver and prostate cancer cell lines reveals novel targets involved in cancer invasiveness

2015· article· en· W2193603013 sur OpenAlexafffundabout
David Cheishvili, Barbara Stefañska, Yi Cao, Chen Chen Li, Patricia Yu, Ani Arakelian, Imrana Tanvir, Haseeb Ahmed Khan, Shafaat A. Rabbani, Moshe Szyf

Notice bibliographique

RevueOncotarget · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced ResearchMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDNA methylationCancerBiologyCancer researchProstate cancerCancer cellMetastasisTranscriptomeMethylationBreast cancerGene signatureGeneGene expressionGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

// David Cheishvili 1, * , Barbara Stefanska 1, 6, * , Cao Yi 1 , Chen Chen Li 1 , Patricia Yu 1 , Ani Arakelian 2 , Imrana Tanvir 3 , Haseeb Ahmed Khan 3 , Shafaat Rabbani 2 , Moshe Szyf 1, 4, 5, * 1 Department of Pharmacology and Therapeutics, McGill University, Montreal, Quebec, Canada 2 Departments of Medicine, Oncology, and Pharmacology, McGill University, Montreal, Quebec, Canada 3 Department of Pathology, Fatima Memorial Hospital System Lahore, Pakistan 4 Department of Pharmacology and Therapeutics, Sackler Program for Epigenetics & Developmental Psychobiology, McGill University Medical School, Montreal, Quebec, Canada 5 Department of Pharmacology and Therapeutics, Canadian Institute for Advanced Research, Montreal, Quebec, Canada 6 Department of Nutrition Science, Purdue University, West Lafayette, USA * These authors have contributed equally to this work Correspondence to: Moshe Szyf, e-mail: moshe.szyf@mcgill.ca Keywords: DNA methylation, epigenetics, inasiveness, drug targets, hypomethylation Received: July 29, 2015      Accepted: September 10, 2015      Published: September 22, 2015 ABSTRACT Cancer invasion and metastasis is the most morbid aspect of cancer and is governed by different cellular mechanisms than those driving the deregulated growth of tumors. We addressed here the question of whether a common DNA methylation signature of invasion exists in cancer cells from different origins that differentiates invasive from non-invasive cells. We identified a common DNA methylation signature consisting of hyper- and hypomethylation and determined the overlap of differences in DNA methylation with differences in mRNA expression using expression array analyses. A pathway analysis reveals that the hypomethylation signature includes some of the major pathways that were previously implicated in cancer migration and invasion such as TGF beta and ERBB2 triggered pathways. The relevance of these hypomethylation events in human tumors was validated by identification of the signature in several publicly available databases of human tumor transcriptomes. We shortlisted novel invasion promoting candidates and tested the role of four genes in cellular invasiveness from the list C11orf68, G0S2, SHISA2 and TMEM156 in invasiveness using siRNA depletion. Importantly these genes are upregulated in human cancer specimens as determined by immunostaining of human normal and cancer breast, liver and prostate tissue arrays. Since these genes are activated in cancer they constitute a group of targets for specific pharmacological inhibitors of cancer invasiveness. SUMMARY : Our study provides evidence that common DNA hypomethylation signature exists between cancer cells derived from different tissues, pointing to a common mechanism of cancer invasiveness in cancer cells from different origins that could serve as drug targets.

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)0,000
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations34
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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