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Enregistrement W2972575492 · doi:10.1101/771253

Modeling Cancer Genomic Data in Yeast Reveals Selection Against ATM Function During Tumorigenesis

2019· preprint· en· W2972575492 sur OpenAlexafffund
Marcel Hohl, Aditya Mojumdar, Sarem Hailemariam, Vitaly Kuryavyi, Fiorella Ghisays, Kyle Sorenson, Matthew Chang, Barry S. Taylor, Dinshaw J. Patel, Peter Burgers, Jennifer A. Cobb, John H.J. Petrini

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA Repair Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchRobertson FoundationStand Up To CancerNational Ovarian Cancer CoalitionYale UniversityBrandeis UniversityMemorial Sloan-Kettering Cancer CenterOvarian Cancer Research Fund
Mots-clésRad50CarcinogenesisGenome instabilityBiologyDNA repairChromosome instabilityDNA damageMutationGeneticsCancerCancer researchNijmegen breakage syndromeGeneDNAChromosomeDNA-binding protein

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The DNA damage response (DDR) comprises multiple functions that collectively preserve genomic integrity and suppress tumorigenesis. The Mre11 complex and ATM govern a major axis of the DDR and several lines of evidence implicate that axis in tumor suppression. Components of the Mre11 complex are mutated in approximately five percent of human cancers. Inherited mutations of complex members cause severe chromosome instability syndromes, such as Nijmegen Breakage Syndrome, which is associated with strong predisposition to malignancy. And in mice, Mre11 complex mutations are markedly more susceptible to oncogene-induced carcinogenesis. The complex is integral to all modes of double strand break (DSB) repair and is required for the activation of ATM to effect DNA damage signaling. To understand which functions of the Mre11 complex are important for tumor suppression, we undertook mining of cancer genomic data from the clinical sequencing program at Memorial Sloan Kettering Cancer Center, which includes the Mre11 complex among the 468 genes assessed. Twenty five mutations in MRE11 and RAD50 were modeled in S.cerevisiae and in vitro . The mutations were chosen based on recurrence and conservation between human and yeast. We found that a significant fraction of tumor-borne RAD50 and MRE11 mutations exhibited separation of function phenotypes wherein Tel1/ATM activation was defective while DNA repair functions were mildly or not affected. At the molecular level, the gene products of RAD50 mutations exhibited defects in ATP binding and hydrolysis. The data reflect the importance of Rad50 ATPase activity for Tel1/ATM activation and suggest that inactivation of ATM signaling confers an advantage to burgeoning tumor cells. Author Summary A complex network of functions is required for suppressing tumorigenesis. These include processes that regulate cell growth and differentiation, processes that repair damage to DNA and thereby prevent cancer promoting mutations and signaling pathways that lead to growth arrest and programmed cell death. The Mre11 complex influences both signaling and DNA repair. To understand its role in tumor suppression, we characterized mutations affecting members of the Mre11 complex that were uncovered through cancer genomic analyses. The data reveal that the signaling functions of the Mre11 complex are important for tumor suppression to a greater degree than its role in DNA repair.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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