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Enregistrement W2741789238 · doi:10.1158/1538-7445.am2017-4512

Abstract 4512: The landscape of hypoxia-driven alternative splicing in breast cancer

2017· article· en· W2741789238 sur OpenAlexaff
Hani Choudhry, Spyridon Oikonomopoulos, Yu Peng, Cristina Ivan, Mircea Ivan, Adrian L. Harris, Jiannis Ragoussis

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlternative splicingRNA splicingExonBiologyGeneBreast cancerExonic splicing enhancerCancer researchGeneticsRNACancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Tumor hypoxia is generally associated with poor patient outcome and resistance to therapy. Hypoxia has an impact on multiple pathways inside the cell and a widespread effect on phenotype. Here we determined the changes in transcript architecture that arise as result of alternative splicing in hypoxic cells. A panel of breast cancer cell lines that include the Luminal A and B, HER2+, Triple-Negative subcategories grown in hypoxic and normoxic conditions were subjected for deep RNA-sequencing. Depending on the cell lines we found between 23- 927 splicing events with 3-45% of them also present in the differentially expressed fraction of genes. This points to an extensive isoform switching control independently of the transcriptional control of the genes themselves. The splicing events appear on genes responsible for mRNA processing (splicing, nuclear export and catabolism) as well as initiation of translation. Members of the SR family of proteins involved in RNA splicing, appear to be potential regulators of the biogenesis of the hypoxia specific splicing events. The differentially spliced exons are frequently part of both the coding and noncoding isoforms of a given gene potentially indicating a switch between these two types under hypoxia. Ten of the hypoxia specific splicing events were also found to be associated with the hypoxia status of primary breast cancer samples taken from The Cancer Genome Atlas (TCGA) database. Altogether, these data demonstrate the important role of hypoxia in driving alternative splicing events in breast cancer. Citation Format: Hani Choudhry, Spyridon Oikonomopoulos, Peng Yu, Cristina Ivan, Mircea Ivan, Adrian L. Harris, Jiannis Ragoussis. The landscape of hypoxia-driven alternative splicing in breast cancer [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2017; 2017 Apr 1-5; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2017;77(13 Suppl):Abstract nr 4512. doi:10.1158/1538-7445.AM2017-4512

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,342 · 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'étudeObservationnel
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
Routes d'admission1
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