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Enregistrement W4280564571 · doi:10.1038/s41467-022-30489-z

RNA splicing is a key mediator of tumour cell plasticity and a therapeutic vulnerability in colorectal cancer

2022· article· en· W4280564571 sur OpenAlexfundno aff
Adam E. Hall, Sebastian Pohl, Patrizia Cammareri, Stuart Aitken, Nicholas T. Younger, Michela Raponi, Caroline V. Billard, Alfonso Bolado‐Carrancio, Aslihan Bastem, Paz Freile, Fiona Haward, Ian R. Adams, Javier F. Cáceres, Paula Preyzner, Alex von Kriegsheim, Malcolm G. Dunlop, Farhat V N Din, Kevin Myant

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilUniversity of EdinburghInstitute of GeneticsCancer Research UKWellcome Trust
Mots-clésRNA splicingBiologySplicing factorCarcinogenesisCancer researchAlternative splicingKRASCellRNAColorectal cancerCancerCell biologyGeneticsExonGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tumour cell plasticity is a major barrier to the efficacy of targeted cancer therapies but the mechanisms that mediate it are poorly understood. Here, we identify dysregulated RNA splicing as a key driver of tumour cell dedifferentiation in colorectal cancer (CRC). We find that Apc-deficient CRC cells have dysregulated RNA splicing machinery and exhibit global rewiring of RNA splicing. We show that the splicing factor SRSF1 controls the plasticity of tumour cells by controlling Kras splicing and is required for CRC invasion in a mouse model of carcinogenesis. SRSF1 expression maintains stemness in human CRC organoids and correlates with cancer stem cell marker expression in human tumours. Crucially, partial genetic downregulation of Srsf1 does not detrimentally affect normal tissue homeostasis, demonstrating that tumour cell plasticity can be differentially targeted. Thus, our findings link dysregulation of the RNA splicing machinery and control of tumour cell plasticity.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations37
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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