MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2480251564 · doi:10.1158/1538-7445.am2016-3587

Abstract 3587: Multiplexed nuclear area and micronucleus screening identifies SKP1 as a human chromosome instability gene

2016· article· en· W2480251564 sur OpenAlexaff
Laura L. Thompson, Allison K. Baergen, Zelda Lichtensztejn, Kirk J. McManus

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensResearch Institute in Oncology and HematologyUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyChromosome instabilityGene silencingGeneTelomereGeneticsCandidate geneGenome instabilityMolecular biologyCancer researchChromosomeDNA damageDNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Chromosome instability (CIN) is defined as an increase in the rate at which whole chromosomes or large chromosomal fragments are gained or lost. It is hallmark of cancer that occurs frequently in both solid and liquid tumors. In addition, CIN is associated with highly aggressive tumors, the acquisition of multi-drug resistance, tumor recurrence and poor patient prognosis. Despite this, the majority of human CIN genes have yet to be elucidated, highlighting the need for studies aimed at identifying the defective genes that underlie CIN. In this study we utilized two complementary, image-based approaches capable of detecting CIN-associated phenotypes following RNAi-based silencing of candidate CIN genes. The first assay involves quantifying nuclear areas following silencing, where changes in mean nuclear area relative to controls act as a surrogate marker of CIN. The second approach monitors micronucleus (MN) formation where increases in the number of micronuclei are indicative of DNA damage or the mitotic defects that underlie CIN. These assays were employed in a high-content screen of 164 human candidate CIN genes in two unrelated cell lines, HT1080 and hTERT. In HT1080, the nuclear area and MN enumeration assays identified 88 and 96 putative CIN genes, respectively. In hTERT, the nuclear area and MN assays identified 112 and 19 putative CIN genes, respectively. Promising putative CIN genes such as SKP1 were identified and prioritized for subsequent validation based on the number of assays that identified the gene, and the strength of the CIN phenotype. Preliminary data collected through Western blotting, mitotic chromosome spreads and flow cytometry, provides evidence to support the validation of SKP1 as a bona fide human CIN gene. Identification and characterization of human CIN genes will provide critical insights into CIN and tumorigenesis, as well as identify potential targets that could be exploited in novel, precision medicine approaches for superior cancer treatment. Citation Format: Laura Thompson, Allison Baergen, Zelda Lichtensztejn, Kirk McManus. Multiplexed nuclear area and micronucleus screening identifies SKP1 as a human chromosome instability gene. [abstract]. In: Proceedings of the 107th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2016 Apr 16-20; New Orleans, LA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2016;76(14 Suppl):Abstract nr 3587.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,302 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer Research→Même sujetRNA modifications and cancer→Travaux en français237 207→