Genetic and Epigenetic Mechanisms Deregulate the CRL2pVHL Complex in Hepatocellular Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Dysregulation of ubiquitin-proteasome pathway genes through copy number alteration, promoter hypomethylation, and miRNA deregulation is involved in cancer development and progression. Further characterizing alterations in these genes may uncover novel drug targets across a range of diseases in which druggable alterations are uncommon, including hepatocellular carcinoma (HCC). We analyzed 377 HCC and 59 adjacent non-malignant liver tissue samples, focusing on alterations to component genes of the widely studied CRL2pVHL E3 ubiquitin ligase complex. mRNA upregulation of the component genes was common, and was correlated with DNA hypomethylation and copy number increase, but many tumours displayed overexpression that was not explained by either mechanism. Interestingly, we found 66 miRNAs, including 39 previously unannotated miRNAs, that were downregulated in HCC and predicted to target one or more CRL2pVHL components. Several miRNAs, including hsa-miR-101-3p and hsa-miR-139-5p, were negatively correlated with multiple component genes, suggesting that miRNA deregulation may contribute to CRL2pVHL overexpression. Combining miRNA and mRNA expression, DNA copy number, and methylation status into one multidimensional survival analysis, we found a significant association between greater numbers of alterations and poorer overall survival for multiple component genes. While the intricacies of CRL2pVHL complex gene regulation require additional research, it is evident that multiple causes for the deregulation of these genes must be considered in HCC, including non-traditional mechanisms.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».