Pan-cancer analysis of mRNA stability for decoding tumour post-transcriptional programs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract RNA stability is a crucial and often overlooked determinant of gene expression. Some of the regulators of mRNA stability are long known as key oncogenic or tumour suppressor factors. Nonetheless, the extent to which mRNA stability contributes to transcriptome remodeling in cancer is unknown, and the factors that modulate mRNA stability during cancer development and progression are largely uncharacterized. Here, by decoupling transcriptional and post-transcriptional effects in RNA-seq data of 7760 samples from 18 cancer types, we present a pan-cancer view of the mRNA stability changes that accompany tumour development and progression. We show that thousands of genes are dysregulated at the mRNA stability level, and identify the potential factors that drive these changes, including >80 RNA-binding proteins (RBPs) and microRNAs (miRNAs). Most RBPs and miRNAs have cancer type-specific activities, but a few show recurrent inactivation across multiple cancers, including the RBFOX family of RBPs and miR-29. Analysis of cell lines with phenotypic activation or inhibition of RBFOX1 and miR-29 confirms their role in modulation of genes that are dysregulated across multiple cancers, with functions in calcium signaling, extracellular matrix organization, and stemness. Overall, our study highlights the critical role of mRNA stability in shaping the tumour transcriptome, with recurrent post-transcriptional changes that are ~30% as frequent as transcriptional events. These results provide a resource for systematic interrogation of cancer-associated stability drivers and pathways.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».