Breast cancer associated germline structural variants harboring small noncoding RNAs impact post-transcriptional gene regulation
Notice bibliographique
Résumé
Copy Number Variants (CNVs) are a class of structural variations of DNA. Germline CNVs are known to confer disease susceptibility, but their role in breast cancer warrants further investigations. We hypothesized that breast cancer associated germline CNVs contribute to disease risk through gene dosage or other post-transcriptional regulatory mechanisms, possibly through tissue specific expression of CNV-embedded small-noncoding RNAs (CNV-sncRNAs). Our objectives are to identify breast cancer associated CNVs using a genome wide association study (GWAS), identify sncRNA genes embedded within CNVs, confirm breast tissue (tumor and normal) expression of the sncRNAs, correlate their expression with germline copy status and identify pathways influenced by the genes regulated by sncRNAs. We used an association study design and accessed germline CNV data generated on Affymetrix Human SNP 6.0 array in 686 (in-house data) and 495 (TCGA data) subjects served as discovery and validation cohorts. We identified 1812 breast cancer associated CNVs harboring miRNAs (n = 38), piRNAs (n = 9865), snoRNAs (n = 71) and tRNAs (n = 12) genes. A subset of CNV-sncRNAs expressed in breast tissue, also showed correlation with germline copy status. We identified targets potentially regulated by miRNAs and snoRNAs. In summary, we demonstrate the potential impact of embedded CNV-sncRNAs on expression and regulation of down-stream targets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».