Accurate Detection of the microRNA Transcriptome in a Leukemia Progression Model.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract So far, only little is known about microRNAs (miRNAs) and their role in the development of acute myeloid leukemia (AML). As a result of the heterogeneity of AML, current miRNA expression profiling approaches, comparing AML subgroups with normal bone marrow, only allow a crude picture of the expression dynamics of miRNAs within AML development. In order to refine the role of miRNAs in the stepwise pathogenesis of AML, we extensively characterized the miRNA transcriptome in the murine “preleukemic” NUP98-HOXD13 (ND13) and leukemic ND13+Meis1 AML cell line model, simulating the conversion of a non-leukemic myeloid progenitor into a highly aggressive from of AML-inducing cells upon transduction with the Hox co-factor Meis1 (Pineault et al Leukemia19:636, 2005). To obtain a comprehensive and quantitative picture of the miRNA transcriptome in the ND13/ND13+Meis1 leukemia progression model we used a combination of platforms including a deep sequencing approach based on the Solexa™ platform, miRNA microarrays and real time PCR. Within one run on the Solexa™ deep sequencing platform, 9.22E+07 (ND13) and 7.08E+07 (ND13+Meis1) bases were sequenced, reflecting 3.41E+06 and 2.62E+06 27 nucleotides reads, respectively. Besides snoRNAs, snRNAs, tRNAs and other small RNAs, bioinformatic analysis revealed in both samples more than 60% microRNAs. From this dataset 266 miRNA species in the ND13, and 270 miRNA species in the ND13+Meis1 cells were identified, including miRNAs as well as miRNAs*. Interestingly, in both libraries, miRNAs frequently exhibited variations in their mature sequence. Absolute miRNA expression levels varied between 1 and 130,228 tags, indicating a remarkable expression range between the miRNAs. Strikingly, considering only miRNA sequences with ≥100 tags and ≥1.5 fold change, 23 (∼8.6%) miRNAs were upregulated and 52 (∼19.5%) miRNAs downregulated between the preleukemic and leukemic lines, including differential expression of miRNAs located in the Hox-cluster like miR-10b (7.3 fold upregulation) and miR-196b (4.4 fold upregulation). In addition, by determining the RNA secondary structure and structure similarities, 108 putative new miRNAs species were identified. Surprisingly, no correlations were seen between the Solexa™ platform and absolute miRNA expression levels detected with three commercially available array platforms (Ambion, Invitrogen, Exiquon), depending on the method of comparison producing r-values between -0.8 and 0.5. In contrast, a better correlation was calculated comparing the fold changes of miRNAs in ND13 and ND13+Meis1 samples, producing r-values up to 0.645. These results demonstrate that assessment of miRNA expression levels is very variable depending on the method used and that more than one approach should be favored. In conclusion, the conversion of a myeloid “preleukemic” cell line into a leukemia inducing cell line revealed specific changes of the miRNA transcriptome involving up- and downregulation of small and apparently defined groups of the detected miRNAs. These findings as well as the detection of over a hundred novel miRNAs point to well-defined roles for miRNAs in the development of AML.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».