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Enregistrement W4281996975 · doi:10.1111/cas.15457

High levels of chromosomal instability facilitate the tumor growth and sphere formation

2022· article· en· W4281996975 sur OpenAlexaff
Kenji Iemura, Hayato Anzawa, Ryo Funayama, Runa Iwakami, Keiko Nakayama, Kengo Kinoshita, Kozo Tanaka

Notice bibliographique

RevueCancer Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrotubule and mitosis dynamics
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesTakeda Science FoundationKanae Foundation for the Promotion of Medical ScienceCanon Medical Systems CorporationJapan Society for the Promotion of ScienceMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyJapan Science and Technology AgencyUehara Memorial Foundation
Mots-clésChromosome instabilityInstabilityGenome instabilityBiologyCancer researchGeneticsPhysicsMechanicsChromosomeDNAGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most cancer cells show chromosomal instability (CIN), a condition in which chromosome missegregation occurs at high rates. Growing evidence suggests that CIN is not just a consequence of, but a driving force for, oncogenic transformation, although the relationship between CIN and tumorigenesis has not been fully elucidated. Here we found that conventional two-dimensional (2D) culture of HeLa cells, a cervical cancer-derived cell line, was a heterogenous population containing cells with different CIN levels. Although cells with high-CIN levels (high-CIN cells) grew more slowly compared with cells with low-CIN levels (low-CIN cells) in 2D monolayer culture, they formed tumors in nude mice and larger spheres in three-dimensional (3D) culture, which was more representative of the in vivo environment. The duration of mitosis was longer in high-CIN cells, reflecting their higher mitotic defects. Single-cell genome sequencing revealed that high-CIN cells exhibited a higher karyotype heterogeneity compared with low-CIN cells. Intriguingly, the karyotype heterogeneity was reduced in the spheres formed by high-CIN cells, suggesting that cells with growth advantages were selected, although genomic copy number changes specific for spheres were not identified. When we examined gene expression profiles, genes related to the K-ras signaling were upregulated, while those related to the unfolded protein response were downregulated in high-CIN cells in 3D culture compared with 2D culture, suggesting the relevance of these genes for their survival. Our data suggested that, although CIN is disadvantageous in monolayer culture, it promotes the selection of cells with growth advantages under in vivo environments, which may lead to tumorigenesis.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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