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Enregistrement W2963305185 · doi:10.1101/709352

A negative feedback loop between Insulin-like Growth Factor signaling and the lncRNA SNHG7 tightly regulates transcript levels and proliferation

2019· preprint· en· W2963305185 sur OpenAlexfundno aff
David N. Boone, Andrew Warburton, Sreeroopa Som, Adrian V. Lee

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthHillman FoundationSusan G. KomenBreast Cancer Research FoundationUniversity of PittsburghMcGill University
Mots-clésBiologyGene silencingGrowth factorSignal transductionCancer researchOncogeneCell growthInsulin-like growth factorLong non-coding RNAMAPK/ERK pathwayGeneTranscription factorCell cycleCell biologyGeneticsReceptorRNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Evidence suggests Insulin-like growth factor 1 (IGF1) signaling is involved in the initiation and progression of a subset of breast cancers by inducing cell proliferation and survival(1, 2). Although the signaling cascade following IGF1 receptor activation is well-studied(3, 4), the key elements of the transcriptional response governing IGF1’s actions are not well understood. Recent studies reveal that the majority of the genome is transcribed and that there are more long non-coding RNAs (lncRNAs) than protein coding genes(5), several of which are dysegulated in human cancer(6, 7). However, studies on the regulation and mechanism of action of these lncRNAs are in their infancy. Here we show that IGF1 alters the expression levels of a subset of lncRNAs. SNHG7, a member of the small nucleolar host gene family, is a highly-expressed lncRNA that is consistently and significantly down-regulated by IGF1 signaling by a post-transcriptional mechanism through the MAPK pathway. SNHG7 regulates proliferation of breast cancer cell lines in a dose-dependent manner, and silencing SNHG7 expression causes cell cycle arrest in G0/G1. Intriguingly, SNHG7 alters the expression of many IGF1 signaling intermediates and IGF1-regulated genes suggesting a feedback mechanism to tightly regulate the IGF1 response. Finally, we show with TCGA data that SNHG7 is overexpressed in tumors of a subset of breast cancer patients and that these patients have lower disease-free survival than patients without elevated SNHG7 expression. We propose that SNHG7 is a lncRNA oncogene that is controlled by growth factor signaling in a feedback mechanism to prevent hyperproliferation, and that this regulation can be lost in the development or progression of breast cancer. SIGNIFICANCE STATEMENT IGF1 signaling drives proliferation and survival and is important for the initiation and development of a subset of breast cancers. IGF1 is known to control the expression of thousands of protein coding genes, but it is unknown if it alters the expression of other gene types, such as long noncoding RNAs. Here we demonstrate that IGF regulates lncRNAs including the mostly unstudied SNHG7. We further show that SNHG7 is necessary for proliferation and modulates IGF1 signaling through a novel feedback mechanism that is required for fine-tuning of the transcriptional response to growth factor signaling and proliferation of breast cancer cells. SNHG7 is highly expressed in a subset of breast cancer patients with poor prognosis giving further credence that it is a novel oncogene.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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