Repeat Element Activation-Driven Inflammation: Role of NFκB and Implications in Normal Development and Cancer?
Notice bibliographique
Résumé
The human genome is composed of unique DNA sequences that encode proteins and unique sequence noncoding RNAs that are essential for normal development and cellular differentiation. The human genome also contains over 50% of genome sequences that are repeat in nature (tandem and interspersed repeats) that are now known to contribute dynamically to genetic diversity in populations, to be transcriptionally active under certain physiological conditions, and to be aberrantly active in disease states including cancer, where consequences are pleiotropic with impact on cancer cell phenotypes and on the tumor immune microenvironment. Repeat element-derived RNAs play unique roles in exogenous and endogenous cell signaling under normal and disease conditions. A key component of repeat element-derived transcript-dependent signaling occurs via triggering of innate immune receptor signaling that then feeds forward to inflammatory responses through interferon and NFκB signaling. It has recently been shown that cancer cells display abnormal transcriptional activity of repeat elements and that this is linked to either aggressive disease and treatment failure or to improved prognosis/treatment response, depending on cell context and the amplitude of the so-called 'viral mimicry' response that is engaged. 'Viral mimicry' refers to a cellular state of active antiviral response triggered by endogenous nucleic acids often derived from aberrantly transcribed endogenous retrotransposons and other repeat elements. In this paper, the literature regarding transcriptional activation of repeat elements and engagement of inflammatory signaling in normal (focusing on hematopoiesis) and cancer is reviewed with an emphasis on the role of innate immune receptor signaling, in particular by dsRNA receptors of the RIG-1 like receptor family and interferons/NFκB. How repeat element-derived RNA reprograms cell identity through RNA-guided chromatin state modulation is also discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».