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Enregistrement W2805117735 · doi:10.1038/s41467-018-04743-2

Quantitative in vivo whole genome motility screen reveals novel therapeutic targets to block cancer metastasis

2018· article· en· W2805117735 sur OpenAlexafffund
Konstantin Stoletov, Lian Willetts, Robert J. Paproski, David Bond, Srijan Raha, Juan Jovel, Benjamin Adam, Amy Robertson, Francis Wong, Emma Woolner, Deborah Sosnowski, Tarek A. Bismar, Gane Ka‐Shu Wong, Andries Zijlstra, John D. Lewis

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensCalgary Laboratory ServicesUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society Research InstituteAlberta Cancer Foundation
Mots-clésMetastasisMotilityIn vivoGenomeCancer metastasisComputational biologyBiologyCancer researchCancerMedicineGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metastasis is the most lethal aspect of cancer, yet current therapeutic strategies do not target its key rate-limiting steps. We have previously shown that the entry of cancer cells into the blood stream, or intravasation, is highly dependent upon in vivo cancer cell motility, making it an attractive therapeutic target. To systemically identify genes required for tumor cell motility in an in vivo tumor microenvironment, we established a novel quantitative in vivo screening platform based on intravital imaging of human cancer metastasis in ex ovo avian embryos. Utilizing this platform to screen a genome-wide shRNA library, we identified a panel of novel genes whose function is required for productive cancer cell motility in vivo, and whose expression is closely associated with metastatic risk in human cancers. The RNAi-mediated inhibition of these gene targets resulted in a nearly total (>99.5%) block of spontaneous cancer metastasis in vivo.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil0,527

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,316 · 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.

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

Citations25
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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