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Enregistrement W2332077409 · doi:10.1093/neuonc/nou262.5

MR-05 * GLIOMA STEM CELL SPECIFIC microRNA-mRNA INTERACTION NETWORK

2014· article· en· W2332077409 sur OpenAlexaff
Sheila K. Singh, Kelly Burrell, Amir Alamsahebpour, Elizabeth A. Koch, Sameer Agnihotri, Joy Gumin, Erik P. Sulman, F. Lang, Bradly G. Wouters, Kenneth Aldape, Gelareh Zadeh

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInteractomemicroRNARNABiologyGene silencingComputational biologySmall RNANon-coding RNARNA silencingArgonauteRNA interferenceMessenger RNAGeneSmall interfering RNAGeneticsCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

microRNAs have been shown to have oncogenic or tumor suppressor function in glioblastoma (GBM). It has been postulated that there exists an extensive microRNA-mediated RNA-RNA interaction network in GBMs utilizing systems biology approach supporting a competitive endogenous RNA (ce-RNA). MicroRNAs have functional relevance in the regulation of critical genes and pathways implicated in the maintenance of glioma stem cell (GSC) properties. To address this, we have applied biochemical methods to establish direct miRNA-mRNA interaction network relevant and specific to GSCs. To avoid inclusion of the inherent bias of miRNA-target prediction algorithms, we have generated an unbiased global miRNA mediated RNA-RNA interactome by performing RNA-sequencing all RNA species (small and large RNAs) isolated from AGO2-microRNA-induced silencing complex (miRISC) of GSCs and normal human neural stem cells (hNSCs). Additionally, we have also established this interactome after exposure of GSCs and normal hNSCs to hypoxia, a key tumor micro-environmental factor that is known to be pivotal in generating GBM heterogeneity. In all, three independent GSC lines and one NSC line were profiled, and results compared with each other. miRNA-mRNA interaction nodes were determined by RNA read counts from RNA-seq data and combinations of miRNA target prediction softwares. The rank order list of miRNA-mRNA interaction nodes generated from RNA sequence reads reveals that enrichment of specific RNAs in functional AGO2-miRISC is not a direct function of their relative abundance in cells, thus this biochemically generated interactome is distinct from that generated by bioinformatics tools. Our data shows that MYC as one of the key networks targetted by microRNAs specifically in GSCs under hypoxic conditions. We demonstrate that scope and influence of GSC specific miRNA-mRNA network and specific nodes of this interactome varies with hypoxia and tumor region in GBMs

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,004

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,240 · 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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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