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Enregistrement W4297536586 · doi:10.1186/s12885-022-10094-5

Three-dimensional nuclear telomere architecture and differential expression of aurora kinase genes in chronic myeloid leukemia to measure cell transformation

2022· article· en· W4297536586 sur OpenAlexafffund
Fábio Morato de Oliveira, Valderez Ravaglio Jamur, Lismeri Wuicik Merfort, Aline Rangel Pozzo, Sabine Mai

Notice bibliographique

RevueBMC Cancer · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelomeres, Telomerase, and Senescence
Établissements canadiensUniversity of ManitobaResearch Institute in Oncology and HematologyCancerCare Manitoba
Organismes subventionnairesUniversity of ManitobaCancerCare Manitoba Foundation
Mots-clésTelomereMyeloid leukemiaBiologyCancer researchCell cycleTelomeraseGeneMedicinePathologyOncologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Telomere dysfunction results in aneuploidy, and ongoing chromosomal abnormalities. The three-dimensional (3D) nuclear organization of telomeres allows for a distinction between normal and tumor cells. On the other hand, aurora kinase genes (AURKA and AURKB) play an important role regulating the cell cycle. A correlation between overexpression of aurora kinase genes and clinical aggressiveness has been demonstrated in different types of neoplasias. To better understand cellular and molecular mechanisms of CML evolution, it was examined telomere dysfunction (alterations in the 3D nuclear telomere architecture), and the expression levels of AURKA and AURKB genes in two clinical distinct subgroups of CML samples, from the same patient. METHODS: Eighteen CML patients, in total, 36 bone marrow samples (18 patients, chronic vs. accelerated/blast phase) were eligible for 3D telomeric investigations. Quantitative 3D imaging, cytologic diagnosis and cytogenetic determination of additional chromosomal abnormalities were assessed according to standard protocols. RESULTS: Using TeloView software, two CML subgroups were defined based on their 3D telomeric profiles, reflecting the different stages of the disease (chronic vs. accelerated/blast phase). Statistical analyses showed significant differences between the CML subgroups (p < 0.001). We also found that AURKA and AURKB mRNA were expressed at significantly higher levels in both CML subgroups, when compared with healthy donors. Our findings suggest that the evolution of CML progresses from a low to a high level of telomere dysfunction, that is, from an early stage to a more aggressive stage, followed by disease transformation, as demonstrated by telomere, additional chromosomal abnormalities, and gene expression profile dynamics. CONCLUSIONS: Thus, we demonstrated that 3D telomere organization, in accordance with the genomic instability observed in CML samples were able to distinguish subgroup CML patients. Classifying CML patients based on these characteristics might represent an important strategy to define better therapeutic strategies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,402
Score d'incertitude au seuil0,913

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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