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Enregistrement W3179482875 · doi:10.1038/s42003-021-02397-3

Three-dimensional CRISPR screening reveals epigenetic interaction with anti-angiogenic therapy

2021· article· en· W3179482875 sur OpenAlexaff
Michael Y. He, Michael M. Halford, Ruofei Liu, James P. Roy, Zoe L. Grant, Leigh Coultas, Niko Thio, Omer Gilan, Yih-Chih Chan, Mark A. Dawson, Marc G. Achen, Steven A. Stacker

Notice bibliographique

RevueCommunications Biology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Degradation and Inhibitors
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesPeter MacCallum Cancer CentreUniversity of MelbourneMedical Research CouncilNational Health and Medical Research CouncilState Government of VictoriaAustralian Government
Mots-clésEpigeneticsAngiogenesisBiologyCRISPRCancer researchReprogrammingCas9GeneticsCellGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Angiogenesis underlies development, physiology and pathogenesis of cancer, eye and cardiovascular diseases. Inhibiting aberrant angiogenesis using anti-angiogenic therapy (AAT) has been successful in the clinical treatment of cancer and eye diseases. However, resistance to AAT inevitably occurs and its molecular basis remains poorly understood. Here, we uncover molecular modifiers of the blood endothelial cell (EC) response to a widely used AAT bevacizumab by performing a pooled genetic screen using three-dimensional microcarrier-based cell culture and CRISPR-Cas9. Functional inhibition of the epigenetic reader BET family of proteins BRD2/3/4 shows unexpected mitigating effects on EC survival and/or proliferation upon VEGFA blockade. Moreover, transcriptomic and pathway analyses reveal an interaction between epigenetic regulation and anti-angiogenesis, which may affect chromosomal structure and activity in ECs via the cell cycle regulator CDC25B phosphatase. Collectively, our findings provide insight into epigenetic regulation of the EC response to VEGFA blockade and may facilitate development of quality biomarkers and strategies for overcoming resistance to AAT.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,267
Score d'incertitude au seuil0,456

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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