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Enregistrement W2986955991 · doi:10.1093/neuonc/noz175.1137

TMOD-38. PRODUCTION OF D-2-HYDROXYGLUTARATE IN SACCHAROMYCES CEREVISIAE LEADS TO GROWTH IMPAIRMENT AND DECREASED SURVIVAL

2019· article· en· W2986955991 sur OpenAlexaff
Sophie Fiola, Eli Ganni, Rita Lo, Ka Yee Lok, Elena Kuzmin, Roberto J. Diaz

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensOccupational Cancer Research CentreMontreal Neurological Institute and HospitalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSaccharomyces cerevisiaeBiologyMitochondrionCarcinogenesisRespiratory chainGeneticsKnockout mouseBiochemistryGeneCell biologyMolecular biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract High levels of D-2-hydroxyglutarate (D2HG) are found in several types of cancers, most notably low grade gliomas (LGGs). The accumulation of D-2HG contributes to tumorigenesis through a variety of mechanisms including decreased utilization of oxidative phosphorylation and histone hypermethylation. The use of the budding yeast Saccharomyces cerevisiae as a model system to study cancer allows for faster, more efficient elucidation of various molecular mechanisms, including functional genomics via genomic array screening. S. cerevisiae encodes two homologs of the human D-2HG dehydrogenase: the mitochondrial Dld2 and cytosolic Dld3. We detected an increase in the production of D-2HG in the dld3∆ knockout strain by LC-MS. In addition, the dld3∆ knockout strain shows decreased survival and a growth impairment in glucose-containing liquid media. However, this strain did not show a significant growth impairment on glucose or glycerol-containing solid media. Using publicly available Synthetic Genomic Array (SGA) analysis data from TheCellMap.org, we investigated the top negative gene interactions for our dld3 knockout strain. GO analysis of these negative gene interactions showed enrichment of targets locating to the mitochondria, suggesting that the increase of 2-HG leads to mitochondrial impairment, consistent with previous observations in other models of LGGs. The top two targets of the SGA screen were mdm35, a mitochondrial interspace membrane protein involved in assembly of the mitochondrial respiratory chain complex and cdc8, a component of the de novo pyrimidine biosynthesis pathway. Taken together, these results suggest that the dld3∆ knockout strain is an appropriate model in which to study the D-2HG-driven changes that occur during tumorigenesis.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,250 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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