61 Functional characterization of ribosomal RNA methyltransferase NSUN5 in glioblastoma
Notice bibliographique
Résumé
Glioblastoma is the most common and malignant brain tumor with a median overall survival of 20.5 months. There is an urgent need to develop novel therapeutic strategies. Using a glioblastoma TCGA dataset, we have determined that high NSUN5 mRNA expression is strongly associated with poor survival in glioblastoma patients. NSUN5 is a ribosomal RNA (rRNA) cytosine methyltransferase. Human NSUN5 is located in chromosome 7 and is completely deleted in the Williams-Beurren syndrome, a complex neurodevelopmental disorder. However, RNA targets of NSUN5 in mammals and its role in cancer are unknown. The objective of this project is to determine whether elevated NSUN5 changes rRNA methylation pattern and thereby leads to pro-tumorigenic translational reprogramming and pro-tumorigenic phenotypes in glioblastoma. Western blotting showed that NSUN5 is expressed in 7 out of 9 established glioblastoma cell lines and in 8 out of 12 primary patient-derived glioblastoma cell lines. Bisulfite sequencing confirmed that NSUN5 methylates C3782 of human 28S rRNA in glioblastoma cells. Functionally, overexpression of NSUN5 increases, whereas NSUN5 knockout decreases global protein synthesis and sphere formation in glioblastoma cells. More importantly, mice bearing intracranial NSUN5-expressing U87 tumors survived for a shorter time than mice bearing tumors derived from U87 control cells. Our results suggest that NSUN5 methylates 28S rRNA and may enhance cancer stem cell phenotypes and tumor formation and/or progression in glioblastoma. Experiments are ongoing to determine whether NSUN5 promotes tumor formation and/or progression through translational reprogramming in glioblastoma. This study may help identify novel therapeutic targets for glioblastoma.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».