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Enregistrement W3083034993 · doi:10.1158/1538-7445.am2020-2083

Abstract 2083: Alternative splicing regulation by the androgen receptor in prostate cancer cells

2020· article· en· W3083034993 sur OpenAlexaff
Lucas Germain, Camille Lafront, Jolyane Beaudette, Raghavendra Tejo Karthik Poluri, Cindy Weidmann, Étienne Audet‐Walsh

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlternative splicingRNA splicingAndrogen receptorBiologyTranscriptomeLNCaPSplicing factorGeneGene expressionCancer researchProstate cancerCell biologyRNACancerExonGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The androgen receptor (AR) is a transcription factor that drives prostate cancer (PCa) by modulating the expression of thousands of genes to promote proliferation and survival and to reprogram metabolism. However, how AR activation affects alternative splicing is mostly unknown. Our objective was to define its role in the transcriptome-wide regulation of alternative splicing. Three human PCa models–LNCaP, LAPC4, and 22Rv1 cells–were treated with and without androgens, and RNA was purified for deep-sequencing analyses (RNA-seq). Several bio-informatic tools were then used to study alternative splicing. We demonstrate that in the absence of androgens, alternative splicing complexity is similar among AR-positive PCa cells, with 48% of all transcripts having various levels of alternative splicing. We also describe splicing differences among cell lines, such as specific splicing of AR, REST, TSC2, and CTBP1. Interestingly, AR activation changed the alternative splicing of thousands of transcripts in all the cell lines tested. Overlap between AR-sensitive alternative splicing events revealed that genes linked to PCa metabolism are major targets for this specific modulation. These genes encode metabolic enzymes such as the prostate-specific membrane antigen (FOLH1), malate dehydrogenase 1 (MDH1), and malic enzyme 2 (ME2). Enzymatic assays revealed that AR alters their activities without changing their total gene expression levels, demonstrating that AR-driven regulation of alternative splicing has a direct effect on cancer cell metabolism. Overall, our study presents a comprehensive analysis of PCa cell transcriptome and its modulation by AR, revealing cell metabolism as a key target for AR-dependent regulation of alternative splicing. Citation Format: Lucas Germain, Camille Lafront, Jolyane Beaudette, Raghavendra Tejo Karthik Poluri, Cindy Weidmann, Etienne Audet-Walsh. Alternative splicing regulation by the androgen receptor in prostate cancer cells [abstract]. In: Proceedings of the Annual Meeting of the American Association for Cancer Research 2020; 2020 Apr 27-28 and Jun 22-24. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(16 Suppl):Abstract nr 2083.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,324 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2020
Routes d'admission1
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