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Enregistrement W2299198409 · doi:10.1093/neuonc/nov234.15

STEM-15LONG NONCODING RNA REGULATION OF THE CANCER STEM CELL PHENOTYPE IN GLIOBLASTOMA MULTIFORME

2015· article· en· W2299198409 sur OpenAlexaff
Uswa Shahzad, Jenny Wang, Christopher Li, Megan Wu, James T. Rutka, Sunit Das

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyStem cellCancer stem cellEmbryonic stem cellNeural stem cellGliomaIn silicoGene knockdownCancer researchCellular differentiationPhenotypeLong non-coding RNACell biologyRNAGeneticsCell cultureGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glioblastoma multiforme (GBM) is the most common primary malignant brain tumor in adults, with a two-year survival rate of less than 25%. The recurrence of GBM has been attributed to the presence of glioma stem cells (GSC), which are thought to play a central role in tumor development and progression. Long noncoding RNAs (lncRNAs) have been suggested to play a role in maintaining pluripotency, self-renewal, and differentiation in embryonic stem cells (ESCs). We hypothesized that lncRNAs functionally contribute to GBM development and tumor propagation by maintaining the cancer stem cell phenotype in glioblastoma. Initially, an in silico “nearest-neighbor” approach was employed to identify 112 lncRNA candidates that were close to the transcription factors that have been implicated in regulating self-renewal and pluripotency of ESCs or iPSCs, as well as factors that have been used to reprogram GSCs. Based on further in silico analyses and in vitro studies, we have identified three novel long noncoding RNAs, lincSox2, lincPOU5F1, and lincCTNNB1 that show differential expression in stem vs. differentiated normal human fetal neural stem cells (NSCs) and GSCs. The expression of lincSox2 and lincPOU5F1 significantly decreased in differentiated human NSCs compared to controls, and were significantly increased in differentiated GSCs compared to control GSCs. In comparison, the expression of lincCTNNB1 was increased in all differentiated cells, compared to their corresponding stem cell controls. Further knockdown experiments followed by in vivo studies will provide insight into functional relevance of these candidates in maintaining “stemness” in GSCs. Based on in silico and in vitro studies, we have identified two novel long noncoding RNAs that show differential expression in stem vs. differentiated NSCs and GSCs, and may functionally contribute to glioma biology by regulating the cancer stem cell phenotype. However, further characterization is needed to fully understand the role of lncRNAs in glioblastoma multiforme.

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 seuil0,005

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)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations0
Publié2015
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