Abstract 3034: A high-content screen to identify novel chromosome instability genes
Notice bibliographique
Résumé
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 a characteristic of virtually all cancer types that is frequently observed in highly aggressive, drug resistant tumors. 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 developed 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 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 43 and 83 putative CIN genes, respectively. In hTERT, the nuclear area and MN assays identified 55 and 48 putative CIN genes, respectively. Preliminary data collected through Western blotting, mitotic spreads and flow cytometry, has provided evidence to support the validation of a subset of these putative CIN genes (e.g. SKP1), as bona fide human CIN genes. Identifying novel CIN genes will provide critical insights into CIN and tumorigenesis, as well as identify potential targets that could be exploited for the development of superior therapeutic strategies. Citation Format: Laura L. Thompson, Allison Baergen, Zelda Lichtensztejn, Kirk J. McManus. A high-content screen to identify novel chromosome instability genes. [abstract]. In: Proceedings of the 106th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2015 Apr 18-22; Philadelphia, PA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2015;75(15 Suppl):Abstract nr 3034. doi:10.1158/1538-7445.AM2015-3034
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».