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Enregistrement W2495445624 · doi:10.1158/1538-7445.am2016-993

Abstract 993: Identification of estrogen receptor alpha 1 bound lncRNAs in aggressive breast cancer

2016· article· en· W2495445624 sur OpenAlexaff
Jessica Silva-Fisher, Abdallah M. Eteleeb, Torsten O. Nielsen, Charles M. Perou, Jorge S. Reis‐Filho, Mathew J. Ellis, Elaine R. Mardis, Christopher A. Maher

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensVancouver Hospital and Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerEstrogen receptor alphaEpigeneticsCancerEstrogen receptorTranscriptomeCancer researchBiologyEstrogenBioinformaticsMedicineInternal medicineGeneGene expressionGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Breast cancer (BC) is the second most common newly diagnosed cancer and the second leading cause of cancer death among women in the United States. Around 70% of diagnosed BCs are estrogen receptor positive (ER+). Despite the proven benefits of adjuvant endocrine therapy in women with hormone receptor positive breast cancer, relapses still occur even after initial treatment with endocrine therapy for 5 years, referred to as late stage relapse. While existing studies have focused on the role of protein-coding genes, long non-coding RNAs (lncRNAs) are an emerging and under-characterized class of transcripts that have been shown to be dysregulated in breast cancer. Recently, lncRNAs have been shown to function by interfacing with corresponding RNA binding proteins to play critical regulatory roles in chromatin remodeling and diverse cellular processes by acting as decoys, guides, and scaffolds. As estrogen receptor expression is controlled mostly by epigenetic and post-transcriptional mechanisms, and very rarely at the genomic level, we hypothesize that lncRNAs may interact with ER to promote aggressive disease. To address this, we aimed to identify lncRNAs bound to the estrogen receptor alpha 1 (ESR1) that promote late stage breast cancer. To accomplish this, we first used transcriptome sequencing to identify altered expression levels of lncRNAs between primary tumors and late-stage relapse breast cancer patients. We detected 2086 altered lncRNAs when comparing the metastatic to the primary samples with an FDR <0.05, of which 202 were novel. As expected, Gene Set Enrichment Analysis of differentially expressed protein-coding genes revealed an enrichment of biological concepts associated with breast cancer and metastasis. Next, in order to identify ESR1 bound lncRNAs associated with aggressive disease, we conducted RNA Immunoprecipitation Sequencing (RIP-Seq) of all transcripts bound to ESR1 as compared to an IgG control in the ER+ T47D cell line in triplicate. We identified 210 transcripts bound to ESR1, which we term ESR1 bound lncRNAs (ESRlncs). The identified ESRlncs consisted of both novel (unannotated) and known (annotated) lncRNAs. Interestingly we found ∼50% of ESRlncs had significantly altered expression in the metastatic samples, with 96% (105) having more than a two fold increase in expression. Further characterization of these ESRlncs is ongoing to decipher how they interact with ESR1 to promote aggressive and metastatic disease. Overall, this is the first study to discover ESR1 bound lncRNAs that may be contributing to late stage relapse in breast cancer patients. Citation Format: Jessica M. Silva-Fisher, Abdallah M. Eteleeb, Torsten O. Nielsen, Charles M. Perou, Jorge S. Reis-Filho, Mathew J. Ellis, Elaine R. Mardis, Christopher A. Maher. Identification of estrogen receptor alpha 1 bound lncRNAs in aggressive breast cancer. [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 993.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

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
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0040,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,350 · 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
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