Gene Expression Profiling Unveils the Temporal Dynamics of CIGB-300-Regulated Transcriptome in AML Cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Protein kinase CK2 activity is implicated in the pathogenesis of various hematological malignancies like Acute Myeloid Leukemia (AML) that remains challenging concerning treatment. Consequently, here we used Illumina HT-12 microarray gene RNA expression profiling to study the molecular events that might support the anti-leukemic effect of CIGB-300 peptide which targets both CK2 substrates and the CK2α catalytic subunits on HL-60 and OCI-AML3 cell lines. As a result, 185 and 812 genes appeared significantly modulated in HL-60 cells at 30 min and 3 h of incubation with CIGB-300 for p< 0.01 and FC>│1.5│, respectively; while 222 and 332 genes appeared modulated in OCI-AML3 cells. Importantly, functional enrichment analysis evidenced that genes and transcription factors related to apoptosis, cell cycle, leukocyte differentiation, signaling by cytokines/interleukins, and NF-kB, TNF signaling pathways were significantly represented in AML cells transcriptomic profiles. The influence of CIGB-300 on these biological processes and pathways is dependent on the cellular background, in first place, and treatment duration. Of note, the impact of the peptide on NF-kB signaling was corroborated by the quantification of selected NF-kB target genes, as well as the measurement of p50 binding activity and soluble TNF-α induction. Quantification of CSF1/M-CSF and CDKN1A/P21 by PCR supports peptide effects on differentiation and cell cycle. Overall, here we explore for the first time the temporal dynamics of the gene expression profile regulated by CIGB-300 and provide fresh molecular clues concerning the antineoplastic effect of CIGB-300 in two relevant AML backgrounds.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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.
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 ».