CircRNAome of Childhood Acute Lymphoblastic Leukemia: Deciphering Subtype-Specific Expression Profiles and Involvement in TCF3::PBX1 ALL
Notice bibliographique
Résumé
Childhood B-cell acute lymphoblastic leukemia (B-ALL) is a heterogeneous disease comprising multiple molecular subgroups with subtype-specific expression profiles. Recently, a new type of ncRNA, termed circular RNA (circRNA), has emerged as a promising biomarker in cancer, but little is known about their role in childhood B-ALL. Here, through RNA-seq analysis in 105 childhood B-ALL patients comprising six genetic subtypes and seven B-cell controls from two independent cohorts we demonstrated that circRNAs properly stratified B-ALL subtypes. By differential expression analysis of each subtype vs. controls, 156 overexpressed and 134 underexpressed circRNAs were identified consistently in at least one subtype, most of them with subtype-specific expression. TCF3::PBX1 subtype was the one with the highest number of unique and overexpressed circRNAs, and the circRNA signature could effectively discriminate new patients with TCF3::PBX1 subtype from others. Our results indicated that NUDT21, an RNA-binding protein (RBP) involved in circRNA biogenesis, may contribute to this circRNA enrichment in TCF3::PBX1 ALL. Further functional characterization using the CRISPR-Cas13d system demonstrated that circBARD1, overexpressed in TCF3::PBX1 patients and regulated by NUDT21, might be involved in leukemogenesis through the activation of p38 via hsa-miR-153-5p. Our results suggest that circRNAs could play a role in the pathogenesis of childhood B-ALL.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».