Molecular profiling of TOX-deficient neoplastic cells in cutaneous T cell lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
Cutaneous T cell lymphoma (CTCL) is a rare but potentially devastating primary cutaneous lymphoma. CTCL is characterized by localization of neoplastic T lymphocytes to the skin, with mycosis fungoides (MF) and its leukemic form, Sézary syndrome (SS) being the most common variants. Thymocyte selection-associated high-mobility group box (TOX) gene has been found to be highly expressed in MF and SS. It is reported that higher expression levels of TOX in patients will increase risks of disease progression and poor prognosis. However, the molecular events leading to these abnormalities have not been well understood. To better understand the molecular mechanism underlying TOX-mediated differentially expressed genes (DEGs) in CTCL, and to identify DEGs pathways triggered after knockdown of TOX gene in the CTCL cell line Hut78, we employed two shRNA-mediated lentiviruses to knock down TOX gene in the skin lymphoma cell line HuT78. RNA sequencing (RNAseq) analysis was applied to analyze DEGs, DEGs GO and their corresponding pathways. Knockdown of TOX can induce upregulation of 547 genes and downregulation of 649 genes, respectively. HOXC9 was the most significant downregulated gene. Most DEGs are enriched in malignancies and relate to the Wnt and mTOR signaling pathways, and therefore they can regulate cellular processes and induce different biological regulation. Transcriptome analysis of DEGs after knockdown of TOX in our study provides insights into the mechanism of TOX in CTCL and suggests candidate targets for therapy of CTCL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».