Leukaemic transformation by CALM–AF10 involves upregulation of Hoxa5 by hDOT1L
Notice bibliographique
Résumé
Chromosomal translocation is a common cause of leukaemia1 and the most common chromosome translocations found in leukaemia patients involve the mixed lineage leukaemia (MLL) gene2,3. AF10 is one of more than 30 MLL fusion partners in leukaemia4. We have recently demonstrated that the H3K79 methyltransferase hDOT1L contributes to MLL–AF10-mediated leukaemogenesis through its interaction with AF10 (ref. 5). In addition to MLL, AF10 has also been reported to fuse to CALM (clathrin-assembly protein-like lymphoid–myeloid) in patients with T-cell acute lymphoblastic leukaemia (T-ALL) and acute myeloid leukaemia (AML)6,7. Here, we analysed the molecular mechanism of leukaemogenesis by CALM–AF10. We demonstrate that CALM–AF10 fusion is both necessary and sufficient for leukaemic transformation. Additionally, we provide evidence that hDOT1L has an important role in the transformation process. hDOT1L contributes to CALM–AF10-mediated leukaemic transformation by preventing nuclear export of CALM–AF10 and by upregulating the Hoxa5 gene through H3K79 methylation. Thus, our study establishes CALM–AF10 fusion as a cause of leukaemia and reveals that mistargeting of hDOT1L and upregulation of Hoxa5 through H3K79 methylation is the underlying mechanism behind leukaemia caused by CALM–AF10 fusion.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».