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Enregistrement W3095568325 · doi:10.3389/fonc.2020.01666

Multi-Omics Analysis to Characterize Cigarette Smoke Induced Molecular Alterations in Esophageal Cells

2020· article· en· W3095568325 sur OpenAlexaff
Aafaque Ahmad Khan, Krishna Patel, Shankargouda Patil, Niraj Babu, Kiran K. Mangalaparthi, Hitendra S. Solanki, Vishalakshi Nanjappa, Anjali Kumari, Malini Manoharan, Karunakaran Coral, Saktivel Murugan, Bipin G. Nair, Rekha V. Kumar, Manjusha Biswas, David Sidransky, Ravi Gupta, Rohit Gupta, Arati Khanna‐Gupta, Prashant Kumar, Aditi Chatterjee, Harsha Gowda

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related gene regulation
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilUniversity Grants CommissionIndian Council of Medical ResearchDepartment of Biotechnology, Ministry of Science and Technology, India
Mots-clésDNA damageBiologyCancer researchProteomicsCell cycleDNA repairCellGeneDNAGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Though smoking remains one of the established risk factors of esophageal squamous cell carcinoma, there is limited data on molecular alterations associated with cigarette smoke exposure in esophageal cells. To investigate molecular alterations associated with chronic exposure to cigarette smoke, non-neoplastic human esophageal epithelial cells were treated with cigarette smoke condensate (CSC) for up to 8 months. Chronic treatment with CSC increased cell proliferation and invasive ability of non-neoplastic esophageal cells. Whole exome sequence analysis of CSC treated cells revealed several mutations and copy number variations. This included loss of high mobility group nucleosomal binding domain 2 (HMGN2) and a missense variant in mediator complex subunit 1 (MED1). Both these genes play an important role in DNA repair. Global proteomic and phosphoproteomic profiling of CSC treated cells lead to the identification of 38 differentially expressed and 171 differentially phosphorylated proteins. Bioinformatics analysis of differentially expressed proteins and phosphoproteins revealed that most of these proteins are associated with DNA damage response pathway. Proteomics data revealed decreased expression of HMGN2 and hypophosphorylation of MED1. Exogenous expression of HMGN2 and MED1 lead to decreased proliferative and invasive ability of smoke exposed cells. Immunohistochemical labeling of HMGN2 in primary ESCC tumor tissue sections (from smokers) showed no detectable expression while strong to moderate staining of HMGN2 was observed in normal esophageal tissues. Our data suggests that cigarette smoke perturbs expression of proteins associated with DNA damage response pathways which might play a vital role in development of ESCC.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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