Heterogeneous <scp>RNA</scp> editing and influence of <scp>ADAR2</scp> on mesothelioma chemoresistance and the tumor microenvironment
Notice bibliographique
Résumé
We previously observed increased levels of adenosine-deaminase-acting-on-dsRNA (Adar)-dependent RNA editing during mesothelioma development in mice exposed to asbestos. The aim of this study was to characterize and assess the role of ADAR-dependent RNA editing in mesothelioma. We found that tumors and mesothelioma primary cultures have higher ADAR-mediated RNA editing compared to mesothelial cells. Unsupervised clustering of editing in different genomic regions revealed heterogeneity between tumor samples as well as mesothelioma primary cultures. ADAR2 expression levels are higher in BRCA1-associated protein 1 wild-type tumors, with corresponding changes in RNA editing in transcripts and 3'UTR. ADAR2 knockdown and rescue models indicated a role in cell proliferation, altered cell cycle, increased sensitivity to antifolate treatment, and type-1 interferon signaling upregulation, leading to changes in the microenvironment in vivo. Our data indicate that RNA editing contributes to mesothelioma heterogeneity and highlights an important role of ADAR2 not only in growth regulation in mesothelioma but also in chemotherapy response, in addition to regulating inflammatory response downstream of sensing nucleic acid structures.
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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 ».