Abstract B07: Long noncoding RNAs underlying genetic predispositions to prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Trait-associated SNPs identified through Genome-Wide Association Studies are enriched in regulatory regions. However, the functional link between these SNPs and their target genes remains elusive. Due to their involvement in fundamental biological processes, long noncoding RNAs (lncRNAs) represent an attractive class of molecules mediating cancer risk. Through integrative analysis of the lncRNA transcriptome with genomic and prostate cancer risk SNP data, we identified 60 candidate lncRNAs associated with risk to prostate cancer. The mechanism underlying the top hit, PCAT1, was evaluated further. The risk variant at rs7463708 decreases HOXB13 and increases AR binding at a distal enhancer that loops to PCAT1 promoter, resulting in upregulation of PCAT1 upon prolonged androgen treatment. In addition, PCAT1 interacts with AR and LSD1 and is required for their recruitment to the enhancers of GNMT and DHCR24, two androgen late response genes implicated in prostate cancer development and progression. These findings suggest that modulating lncRNA expression is an important mechanism for risk SNPs in promoting prostate transformation. Note: This abstract was not presented at the conference. Citation Format: Haiyang Guo, Musaddeque Ahmed, Junjie Tony Hua, Yi Liang, Housheng Hansen He. Long noncoding RNAs underlying genetic predispositions to prostate cancer. [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Noncoding RNAs and Cancer: Mechanisms to Medicines ; 2015 Dec 4-7; Boston, MA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2016;76(6 Suppl):Abstract nr B07.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,004 |
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.
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 ».