Molecular characterization of an MLL1 fusion and its role in chromosomal instability
Notice bibliographique
Résumé
Chromosomal rearrangements involving the mixed-lineage leukemia (MLL1) gene are common in a unique group of acute leukemias, with more than 100 fusion partners in this malignancy alone. However, do these fusions occur or have a role in solid tumors? We performed extensive network analyses of MLL1-fusion partners in patient datasets, revealing that multiple MLL1-fusion partners exhibited significant interactions with the androgen-receptor signaling pathway. Further exploration of tumor sequence data from TCGA predicts the presence of MLL1 fusions with truncated SET domain in prostate tumors. To investigate the physiological relevance of MLL1 fusions in solid tumors, we engineered a truncated version of MLL1 by fusing it with one of its known fusion partners, ZC3H13, to use as a model system. Functional characterization with cell-based assays revealed that MLL1-ZC3H13 fusion induced chromosomal instability, affected mitotic progression, and enhanced tumorsphere formation. The MLL1-ZC3H13 chimera consistently increased the expression of a cancer stem cell marker (CD44); in addition, we detected potential collateral lethality between DOT1L and MLL1 fusions. Our work reveals that MLL1 fusions are likely prevalent in solid tumors and exhibit a potential pro-tumorigenic role.
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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 ».