Humanized yeast genetic interaction mapping predicts synthetic lethal interactions of FBXW7 in breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Synthetic lethal interactions (SLIs) that occur between gene pairs are exploited for cancer therapeutics. Studies in the model eukaryote yeast have identified ~ 550,000 negative genetic interactions that have been extensively studied, leading to characterization of novel pathways and gene functions. This resource can be used to predict SLIs that can be relevant to cancer therapeutics. METHODS: We used patient data to identify genes that are down-regulated in breast cancer. InParanoid orthology mapping was performed to identify yeast orthologs of the down-regulated genes and predict their corresponding SLIs in humans. The predicted network graphs were drawn with Cytoscape. CancerRXgene database was used to predict drug response. RESULTS: Harnessing the vast available knowledge of yeast genetics, we generated a Humanized Yeast Genetic Interaction Network (HYGIN) for 1009 human genes with 10,419 interactions. Through the addition of patient-data from The Cancer Genome Atlas (TCGA), we generated a breast cancer specific subnetwork. Specifically, by comparing 1009 genes in HYGIN to genes that were down-regulated in breast cancer, we identified 15 breast cancer genes with 130 potential SLIs. Interestingly, 32 of the 130 predicted SLIs occurred with FBXW7, a well-known tumor suppressor that functions as a substrate-recognition protein within a SKP/CUL1/F-Box ubiquitin ligase complex for proteasome degradation. Efforts to validate these SLIs using chemical genetic data predicted that patients with loss of FBXW7 may respond to treatment with drugs like Selumitinib or Cabozantinib. CONCLUSIONS: This study provides a patient-data driven interpretation of yeast SLI data. HYGIN represents a novel strategy to uncover therapeutically relevant cancer drug targets and the yeast SLI data offers a major opportunity to mine these interactions.
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 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) | 0,001 | 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 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 ».