Reduced SKP1 Expression Induces Chromosome Instability through Aberrant Cyclin E1 Protein Turnover
Notice bibliographique
Résumé
Chromosome instability (CIN), or progressive changes in chromosome numbers, is an enabling feature of many cancers; however, the mechanisms giving rise to CIN remain poorly understood. To expand our mechanistic understanding of the molecular determinants of CIN in humans, we employed a cross-species approach to identify 164 human candidates to screen. Using quantitative imaging microscopy (QuantIM), we show that silencing 148 genes resulted in significant changes in CIN-associated phenotypes in two distinct cellular contexts. Ten genes were prioritized for validation based on cancer patient datasets revealing frequent gene copy number losses and associations with worse patient outcomes. QuantIM determined silencing of each gene-induced CIN, identifying novel roles for each as chromosome stability genes. SKP1 was selected for in-depth analyses as it forms part of SCF (SKP1, CUL1, FBox) complex, an E3 ubiquitin ligase that targets proteins for proteolytic degradation. Remarkably, SKP1 silencing induced increases in replication stress, DNA double strand breaks and chromothriptic events that were ascribed to aberrant increases in Cyclin E1 levels arising from reduced SKP1 expression. Collectively, these data reveal a high degree of evolutionary conservation between human and budding yeast CIN genes and further identify aberrant mechanisms associated with increases in chromothriptic events.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».