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Enregistrement W3135274612 · doi:10.1101/2021.03.10.434864

Integrated Systems-Analysis of the Human and Murine Pancreatic Cancer Glycomes Reveal a Tumor Promoting Role for ST6GAL1

2021· preprint· en· W3135274612 sur OpenAlexafffund
Emma Kurz, Shuhui Chen, Emily Vucic, Gillian Baptiste, Cynthia A. Loomis, Praveen Agarwal, Cristina Hajdu, Dafna Bar‐Sagi, Lara K. Mahal

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGlycosylation and Glycoproteins Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthUniversity of California, San FranciscoCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaU.S. Department of Defense
Mots-clésPancreatic cancerGlycosylationGlycanCancerBiologyCancer researchPancreasAdenocarcinomaPhenotypeSialic acidGlycoproteinBiochemistryGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDA) is the 3 rd leading cause of cancer-death in the U.S.. Glycans, such as CA-19-9, are biomarkers of PDA and are emerging as important modulators of cancer phenotypes. Herein, we utilized a systems-based approach integrating glycomic analysis of human PDA and the well-established KC mouse model, with transcriptomic data to identify and probe the functional significance of aberrant glycosylation in pancreatic cancer. We observed both common and distinct patterns of glycosylation in pancreatic cancer across species. Common alterations included increased levels of α-2,3- and α-2,6-sialic acids, bisecting GlcNAc and poly-LacNAc. However, core fucose, which was increased in human PDAC, was not seen in the mouse, indicating that not all human glycomic changes can be modeled in the KC mouse. In silico a nalysis of bulk and single cell sequencing data identified ST6GAL1, which underlies α-2,6-sialic acid, as overexpressed in human PDA, concordant with histological data. Enzymes levels correlated with the stage of clinical disease. To test whether ST6GAL1 promotes pancreatic cancer we created a novel mouse in which a pancreas-specific genetic deletion of this enzyme overlays the KC mouse model. Analysis of our new model showed delayed cancer formation and a significant reduction in fibrosis. Our results highlight the importance of a strategic systems-approach to identifying glycans whose functions can be modeled in mouse, a crucial step in the development of therapeutics targeting glycosylation in pancreatic cancer. SIGNIFICANCE Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDA) is the 3 rd leading cause of cancer-death in the U.S.. Glycosylation is emerging as an important modulator of cancer phenotype. Herein we use a systems-approach integrating glycomics of human PDA and a well-established PDA mouse model with transcriptomic data to identify ST6GAL1, the enzyme underlying α-2,6-sialic acid, as a potential cancer promoter. A pancreatic specific ST6GAL1 knockout in the KC mouse showed delayed cancer formation and a reduction in fibrosis. Our results highlight the importance of a strategic systems-approach to identifying glycans whose functions can be modeled in mouse, a crucial step in the development of therapeutics targeting glycosylation in pancreatic cancer.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,246 · 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
Publié2021
Routes d'admission2
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