MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3108919388 · doi:10.1158/1538-7445.epimetab20-po-002

Abstract PO-002: Epigenetic regulation of metabolic pathways in response of breast cancer cells to stilbenoids

2020· article· en· W3108919388 sur OpenAlexaff
Barbara Stefañska, Cayla Boycott, T.Y. Yang

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpigeneticsDNA methylationResveratrolCpG siteBiologyMethylationCancer epigeneticsCancerCancer researchGeneGeneticsMolecular biologyGene expressionBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Epigenetics is the study of heritable gene expression changes that are not due to a change in the DNA sequence. Due to the inherent reversibility of epigenetic states, epigenetic modifications, particularly DNA methylation, have attracted a significant amount of attention for the prevention and treatment of cancer. Aberrations in DNA methylation occur during cancer initiation, promotion and progression. Recent evidence suggests that these aberrations may contribute to metabolic disturbances in cancer. Although limited, there are pieces of evidence demonstrating that dietary bioactive compounds, including polyphenols from the stilbenoid subclass, such as resveratrol and pterostilbene, can modulate gene expression by targeting DNA methylation. Our recent investigation into DNA methylation patterns using Illumina 450K BeadChip microarray demonstrates that loci-specific increases and decreases in DNA methylation occur in breast cancer cells in response to resveratrol. We have identified 4,183 differentially methylated CpG sites in MCF10CA1h and 6,347 differentially methylated CpG sites in MCF10CA1a breast cancer cells upon 9-day treatment with 15µM resveratrol as compared with control cells (0.05≤differential methylation≥-0.05, nominal p<0.05, limma t-test). Interestingly, the majority of differentially methylated CpGs showed increases in DNA methylation levels after resveratrol treatment and fell into a category of regulation of oncogenic cellular signal transduction pathways. On the other hand, CpG loci hypomethylated upon resveratrol corresponded to numerous genes with tumor suppressor functions. In the present study, we extended our investigation into genes associated with metabolic pathways whose DNA methylation status changes in response of MCF10CA1a breast cancer cells to 9-day treatment with 15µM resveratrol. We found 583 CpG sites corresponding to 365 genes linked to metabolic processes. Among those genes, peroxisome proliferator-activated receptor PPARγC1A, PPARγC1B and PPARδ were hypermethylated whereas PPARα was hypomethylated. PPARs are nuclear receptors that regulate transcription of multiple genes, including targets associated with metabolic processes such as glucose homeostasis, fatty acid oxidation and synthesis. Interestingly, PPARs were shown to recruit ten-eleven translocation (TET) enzymes to specific DNA regions in order to facilitate decrease in DNA methylation and activation of transcription. This constitutes additional layer of complexity and may contribute to epigenetic effects of stilbenoids. Our results provide novel evidence on the mechanistic link between metabolism, epigenetics and stilbenoids which opens the door to further investigation on mechanistic players that could contribute to the development of epigenetic-targeting anti-cancer strategies. This study was supported by the University of British Columbia VP Academic (#10R76632) Award, CFI John R. Evans Leadership Fund and BC Knowledge Development Fund granted to B.S. Citation Format: Barbara Stefanska, Cayla Boycott, Tony Yang. Epigenetic regulation of metabolic pathways in response of breast cancer cells to stilbenoids [abstract]. In: Abstracts: AACR Special Virtual Conference on Epigenetics and Metabolism; October 15-16, 2020; 2020 Oct 15-16. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(23 Suppl):Abstract nr PO-002.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,299 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer ResearchMême sujetRNA modifications and cancerTravaux en français237 207