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Enregistrement W2953961461 · doi:10.1158/1538-7445.sabcs18-1739

Abstract 1739: Diminished<i>SKP1</i>or<i>CUL1</i>expression induces chromosome instability in high-grade serous ovarian cancer precursor cells

2019· article· en· W2953961461 sur OpenAlexaff
Chloe C. Lepage, Mark W. Nachtigal, Kirk J. McManus

Notice bibliographique

RevueMolecular and Cellular Biology / Genetics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueUbiquitin and proteasome pathways
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancer researchUbiquitin ligaseGenome instabilityBiologyCyclin DCell cycleCyclin D2Serous fluidCyclin E1CancerCyclinMedicineDNA damageUbiquitinInternal medicineGeneticsGeneDNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-grade serous ovarian cancer (HGSOC) is the most common ovarian cancer subtype as well as the most lethal. High mortality rates associated with HGSOC are in part due to a lack of reliable early detection methods and effective therapies. Importantly, chromosome instability (CIN; an increased rate of chromosome gains or losses), is causally implicated in cancer development, progression, and resistance to treatment, and is just beginning to be evaluated in an HGSOC context. Overexpression of Cyclin E1 protein induces CIN and genomic amplification contributes to HGSOC pathogenesis in 20% of HGSOC patients. Cyclin E1 protein levels are normally regulated in a cell cycle-dependent manner by the SCF (SKP1-CUL1-FBOX) complex, an E3 ubiquitin ligase that targets substrates for proteolytic degradation. In cases where genomic amplification is absent, we hypothesize that loss of SCF complex function stemming from diminished expression of individual SCF complex components underlies increases in Cyclin E1 levels and induces CIN. The current study focuses on the SCF complex components SKP1 and CUL1 and characterizes their role in early HGSOC pathogenesis within a fallopian tube secretory epithelial cell model (FT; a cell of origin for HGSOC). Using siRNA-based approaches, we show that diminished SKP1 and CUL1 expression results in increased Cyclin E1 protein levels in FT cells. Using quantitative imaging microscopy techniques, we further identify statistically significant changes in CIN-associated phenotypes within the silenced populations, including changes in nuclear areas, increases in micronucleus formation (i.e. small DNA-containing bodies outside of the primary nucleus), and increases in numerical chromosome abnormalities identified in mitotic chromosome spreads. Thus, the current study explores the early origins of HGSOC and identifies SKP1 and CUL1 as two promising new molecular players that may contribute to CIN to drive FT cell transformation, drug resistance and disease recurrence.Citation Format: Chloe C. Lepage, Mark W. Nachtigal, Kirk J. McManus. Diminished SKP1 or CUL1 expression induces chromosome instability in high-grade serous ovarian cancer precursor cells [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2019; 2019 Mar 29-Apr 3; Atlanta, GA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2019;79(13 Suppl):Abstract nr 1739.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2019
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