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Enregistrement W4210403184 · doi:10.1016/j.isci.2022.103858

Identification of new ETV6 modulators through a high-throughput functional screening

2022· article· en· W4210403184 sur OpenAlexafffund
Benjamin Neveu, Chantal Richer, Pauline Cassart, Maxime Caron, Camille Jimenez‐Cortes, Pascal St-Onge, Claire Fuchs, Nicolas Garnier, Stéphane Gobeil, Daniel Sinnett

Notice bibliographique

RevueiScience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Lymphoblastic Leukemia research
Établissements canadiensUniversité LavalMcGill UniversityUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesCentre de recherche du CHU Sainte-JustineFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesUniversité de MontréalTerry Fox Research InstituteCanada Foundation for InnovationCole FoundationCanadian Institutes of Health ResearchMcGill University Health CentreMcGill University
Mots-clésETV6Gene silencingBiologyJUNBChromatinGeneTranscriptional regulationComputational biologyTranscription factorGeneticsCancer researchChromosomal translocation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ETV6 transcriptional activity is critical for proper blood cell development in the bone marrow. Despite the accumulating body of evidence linking ETV6 malfunction to hematological malignancies, its regulatory network remains unclear. To uncover genes that modulate ETV6 repressive transcriptional activity, we performed a specifically designed, unbiased genome-wide shRNA screen in pre-B acute lymphoblastic leukemia cells. Following an extensive validation process, we identified 13 shRNAs inducing overexpression of ETV6 transcriptional target genes. We showed that the silencing of AKIRIN1 , COMMD9 , DYRK4 , JUNB, and SRP72 led to an abrogation of ETV6 repressive activity. We identified critical modulators of the ETV6 function which could participate in cellular transformation through the ETV6 transcriptional network.

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)0,000
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 seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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