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Enregistrement W2299942500 · doi:10.1016/j.celrep.2016.02.074

NPM and BRG1 Mediate Transcriptional Resistance to Retinoic Acid in Acute Promyelocytic Leukemia

2016· article· en· W2299942500 sur OpenAlexafffund
Jessica N. Nichol, Matthew D. Galbraith, Claudia L. Kleinman, Joaquı́n M. Espinosa, Wilson H. Miller

Notice bibliographique

RevueCell Reports · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRetinoids in leukemia and cellular processes
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health ResearchCold Spring Harbor LaboratoryNational Institutes of HealthWarren H. and Clara Cole Foundation
Mots-clésAcute promyelocytic leukemiaChromatinBiologyRetinoic acidCancer researchSMARCA4Chromatin remodelingLeukemiaTranscription factorCell biologyGeneticsMolecular biologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Perturbation in the transcriptional control of genes driving differentiation is an established paradigm whereby oncogenic fusion proteins promote leukemia. From a retinoic acid (RA)-sensitive acute promyelocytic leukemia (APL) cell line, we derived an RA-resistant clone characterized by a block in transcription initiation, despite maintaining wild-type PML/RARA expression. We uncovered an aberrant interaction among PML/RARA, nucleophosmin (NPM), and topoisomerase II beta (TOP2B). Surprisingly, RA stimulation in these cells results in enhanced chromatin association of the nucleosome remodeler BRG1. Inhibition of NPM or TOP2B abrogated BRG1 recruitment. Furthermore, NPM inhibition and targeting BRG1 restored differentiation when combined with RA. Here, we demonstrate a role for NPM and BRG1 in obstructing RA differentiation and implicate chromatin remodeling in mediating therapeutic resistance in malignancies. NPM mutations are the most common genetic change in patients with acute leukemia (AML); therefore, our model may be applicable to other more common leukemias driven by NPM.

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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,573

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations16
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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