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Enregistrement W2589278720 · doi:10.1534/g3.116.038117

Genome-Wide Screen Reveals <i>sec21</i> Mutants of <i>Saccharomyces cerevisiae</i> Are Methotrexate-Resistant

2017· article· en· W2589278720 sur OpenAlexaff
Lai Hong Wong, Stéphane Flibotte, Sunita Sinha, Jennifer Chiang, Guri Giaever, Corey Nislow

Notice bibliographique

RevueG3 Genes Genomes Genetics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiochemical and Molecular Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésSaccharomyces cerevisiaeDihydrofolate reductaseDrug resistanceBiologyMutationMethotrexateDrugMechanism (biology)Computational biologyGeneticsYeastPharmacologyGeneImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Drug resistance is a consequence of how most modern medicines work. Drugs exert pressure on cells that causes death or the evolution of resistance. Indeed, highly specific drugs are rendered ineffective by a single DNA mutation. In this study, we apply the drug methotrexate, which is widely used in cancer and rheumatoid arthritis, and perform evolution experiments on Baker’s yeast to ask the different ways in which cells become drug resistant. Because of the conserved nature of biological pathways between yeast and man, our results can inform how the same mechanism may operate to render human cells resistant to treatment. Exposure of cells to small molecules and drug therapies imposes a strong selective pressure. As a result, cells rapidly acquire mutations in order to survive. These include resistant variants of the drug target as well as those that modulate drug transport and detoxification. To systematically explore how cells acquire drug resistance in an unbiased manner, rapid cost-effective approaches are required. Methotrexate, as one of the first rationally designed anticancer drugs, has served as a prototypic example of such acquired resistance. Known methotrexate resistance mechanisms include mutations that increase expression of the dihydrofolate reductase (DHFR) target as well as those that maintain function yet reduce the drug’s binding affinity. Recent evidence suggests that target-independent, epistatic mutations can also result in resistance to methotrexate. Currently, however, the relative contribution of such unlinked resistance mutations is not well understood. To address this issue, we took advantage of Saccharomyces cerevisiae as a model eukaryotic system that combined with whole-genome sequencing and a rapid screening methodology, allowed the identification of causative mutations that modulate resistance to methotrexate. We found a recurrent missense mutation in SEC21 (orthologous to human COPG1), which we confirmed in 10 de novo methotrexate-resistant strains. This sec21 allele (S96L) behaves as a recessive, gain-of-function allele, conferring methotrexate resistance that is abrogated by the presence of a wild-type copy of SEC21. These observations indicate that the Sec21p/COPI transport complex has previously uncharacterized roles in modulating methotrexate stress.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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