Identification of RNA binding proteins associated with differential splicing in neuroendocrine prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
Alternative splicing is a tightly regulated process that can be disrupted in cancer. Established cancer genes express splice isoforms with distinct properties and their differential expression is associated with tumour progression. Although prostate adenocarcinoma (PCa) is effectively managed at early stage by therapies targeting the androgen receptor signaling axis, up to 30% of late stage prostate cancers progress to a treatment-resistant form of the disease called neuroendocrine prostate cancer (NEPC), for which there are few therapeutic options. It is histologically distinct from PCa, expresses a neuronal gene signature and is associated with poor survival (<1 year). We hypothesize that alternative splicing has an important role in driving transformation of PCa tumours towards the NEPC phenotype and we seek to identify regulators of aberrant alternative splicing. We integrated a number of bioinformatics tools to investigate alternative splicing in NEPC. Analyzing RNA-Seq data from a patient-derived xenograft model of neuroendocrine transdifferentiation, we compared splicing profiles between NEPC and PCa and identified a set of differentially spliced cassette exons. We found these cassette exons to code for protein segments containing DNA-binding domains, protein-binding regions and posttranslational modification sites. We discovered evolutionarily conserved motifs around intronic regions of the cassette exons and implicated them with RNA recognition motifs of tissue-specific RNA binding proteins. We corroborated our findings by analyzing RNA-Seq data from a patient-tumour cohort and found recurrent RNA binding proteins associated with cassette exon inclusion. Our integrated analysis suggests that splicing changes between PCa and NEPC are mediated by tissue-specific RNA binding proteins, which may be of therapeutic or diagnostic value.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».