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Enregistrement W2594859485 · doi:10.1158/1538-7445.sabcs16-p4-07-06

Abstract P4-07-06: MicroRNAs associated with acquired taxane resistance in a breast cancer cell line model

2017· article· en· W2594859485 sur OpenAlexaff
Karen J. Taylor, Chong Tm, Alister D’Costa, Ching‐Fa Yao, Cheryl Gourley, David Cameron, JMS Bartlett, Melissa Spears

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensInstitute of Cancer ResearchUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmicroRNAPaclitaxelTaxaneFold changeBreast cancerDrug resistanceCancer researchBiologyCancerDownregulation and upregulationGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Acquired chemoresistance remains the major cause of therapeutic failure in the treatment of breast cancer. Improved knowledge of the transition from drug sensitive to resistant breast cancer will pave the way for novel preventative and therapeutic strategies. MicroRNAs (miRNA) are endogenous, small non-coding RNAs that regulate gene expression by targeting the 3'UTR region of messenger RNAs. There is a growing body of evidence to suggest miRNAs may be involved in the development of chemoresistance and may play a role in the regulation of drug resistance pathways. Methods: An in vitro model of paclitaxel resistance was developed through the generation of resistant MDA-MB-231 cell lines by serial culture in escalating doses of taxane until resistance was achieved. The chemoresistant model was used to compare differential miRNA expression with the sensitive, parental line using the Nanostring® platform, analysing 800 human miRNAs. Confirmation of differential expression was performed by QRT-PCR. Results: This analysis resulted in 30 significantly altered miRNA (1.5 fold, p value < 0.05) at 25nM paclitaxel and 48 significantly altered miRNA at 50nM paclitaxel. The top up-regulated miRNA cluster in MDA-MB-231 25PACR is hsa-miR-548l (fold change: 2.89, p value: 0.016) and top down-regulated was hsa-miR-449a (fold change: -4.1. p value: 0.001). In MDA-MB-231 50PACR the top up-regulated miRNA cluster is hsa-miR-193a-5p (fold change: 3.746, p value: 0.008) and the top down-regulated miRNA cluster is hsa-miR-135a (fold change: -4.085, p value: 0.001). To explore the molecular mechanisms of the differentially expressed miRNAs in paclitaxel resistance, targets were predicted by in silico analysis. Pathways and networks designated by miRNA targets included the cell cycle, PI3K/Akt pathways and focal adhesion. Conclusion: In this study we identified candidate resistance-associated miRNAs which were differentially expressed between in vitro derived paclitaxel resistant MDA-MB-231 and the sensitive parental line. Further validation to ascertain their role in the transition to a chemoresistant phenotype is currently ongoing. Citation Format: Taylor KJ, Chong T, D'Costa A, Yao C, Gourley C, Cameron DA, Bartlett JMS, Spears M. MicroRNAs associated with acquired taxane resistance in a breast cancer cell line model [abstract]. In: Proceedings of the 2016 San Antonio Breast Cancer Symposium; 2016 Dec 6-10; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2017;77(4 Suppl):Abstract nr P4-07-06.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,313 · 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
Publié2017
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