Systematic over-expression screens for chromosome instability identify conserved dosage chromosome instability genes in yeast and human tumors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Somatic copy number amplifications (SCNAs) and gene over-expression are common features of many cancers. To determine the role of gene over-expression on genome stability, we performed functional genomic screens in the budding yeast for chromosome instability, a defining characteristic of cancer that can be targeted by therapeutics. Over-expression of 245 yeast genes increases chromosome instability by influencing processes such as chromosome segregation and DNA damage repair. Testing candidate human homologs, which were highly recurrently altered in tumors lead to the identification of 2 genes, Tdp1 and Taf12 that contribute to CIN in human cells when over-expressed. Rhabdomyosarcoma lines with higher levels of Tdp1 also show chromosome instability and can be partially rescued by siRNA-mediated knockdown of Tdp1. Using synthetic dosage lethality screens in yeast, we identified candidate target genes that will specifically target tumors with high levels of Tdp1. We demonstrate the utility of functional genetic screens in model organisms to broaden the spectrum of CIN genes, to identify novel genes relevant to chromosome instability in humans and to identify candidate gene targets that can be leveraged to selectively kill tumors over-expressing specific genes.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».