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Enregistrement W2896278697 · doi:10.1158/0008-5472.can-18-1995

Mouse Models of Overexpression Reveal Distinct Oncogenic Roles for Different Type I Protein Arginine Methyltransferases

2018· article· en· W2896278697 sur OpenAlexafffund
Jianqiang Bao, Alessandra Di Lorenzo, Kevin Lin, Yue Lu, Yi Zhong, Manu Sebastian, William J. Muller, Yanzhong Yang, Mark T. Bedford

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related gene regulation
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health ResearchCancer Prevention and Research Institute of Texas
Mots-clésProtein arginine methyltransferase 5BiologyCarcinogenesisMethyltransferaseMethylationCancer researchArginineDNA methylationMammary glandCancerCell biologyMolecular biologyGeneticsBreast cancerGeneGene expressionAmino acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Protein arginine methyltransferases (PRMT) are generally not mutated in diseased states, but they are overexpressed in a number of cancers, including breast cancer. To address the possible roles of PRMT overexpression in mammary gland tumorigenesis, we generated Cre-activated PRMT1, CARM1, and PRMT6 overexpression mouse models. These three enzymes are the primary type I PRMTs and are responsible for the majority of the asymmetric arginine methylation deposited in the cells. Using either a keratin 5-Cre recombinase (K5-Cre) cross or an MMTV-NIC mouse, we investigated the impact of PRMT overexpression alone or in the context of a HER2-driven model of breast cancer, respectively. The overexpression of all three PRMTs induced hyper-branching of the mammary glands and increased Ki-67 staining. When combined with the MMTV-NIC model, these in vivo experiments provided the first genetic evidence implicating elevated levels of these three PRMTs in mammary gland tumorigenesis, albeit with variable degrees of tumor promotion and latency. In addition, these mouse models provided valuable tools for exploring the biological roles and molecular mechanisms of PRMT overexpression in the mammary gland. For example, transcriptome analysis of purified mammary epithelial cells isolated from bigenic NIC-PRMT1Tg and NIC-PRMT6Tg mice revealed a deregulated PI3K–AKT pathway. In the future, these PRMTTg lines can be leveraged to investigate the roles of arginine methylation in other tissues and tumor model systems using different tissue-specific Cre crosses, and they can also be used for testing the in vivo efficacy of small molecule inhibitors that target these PRMT. Significance: These findings establish Cre-activated mouse models of three different arginine methyltransferases, PRMT1, CARM1, and PRMT6, which are overexpressed in human cancers, providing a valuable tool for the study of PRMT function in tumorigenesis. See related commentary by Watson and Bitler, p. 3

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,427

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,323 · 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

Citations41
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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