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Enregistrement W4401564780 · doi:10.1016/j.celrep.2024.114622

RPL22 is a tumor suppressor in MSI-high cancers and a splicing regulator of MDM4

2024· article· en· W4401564780 sur OpenAlexaff
H Weinstein, Kevin Hu, Lisa Fish, Yih-An Chen, Paul Allegakoen, Julia H. Pham, Keliana S F Hui, Chih‐Hao Chang, Meltem Tutar, Lorena Benitez-Rivera, Maria B. Baco, Hanbing Song, Andrew O. Giacomelli, Francisca Vázquez, Mahmoud Ghandi, Hani Goodarzi, Franklin W. Huang

Notice bibliographique

RevueCell Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesUniversity of California, San FranciscoNational Institutes of HealthNational Cancer InstituteProstate Cancer FoundationU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésRegulatorSuppressorRNA splicingCancer researchBiologyGeneticsCancerGeneRNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microsatellite instability-high (MSI-H) tumors are malignant tumors that, despite harboring a high mutational burden, often have intact TP53. One of the most frequent mutations in MSI-H tumors is a frameshift mutation in RPL22, a ribosomal protein. Here, we identified RPL22 as a modulator of MDM4 splicing through an alternative splicing switch in exon 6. RPL22 loss increases MDM4 exon 6 inclusion and cell proliferation and augments resistance to the MDM inhibitor Nutlin-3a. RPL22 represses the expression of its paralog, RPL22L1, by mediating the splicing of a cryptic exon corresponding to a truncated transcript. Therefore, damaging mutations in RPL22 drive oncogenic MDM4 induction and reveal a common splicing circuit in MSI-H tumors that may inform therapeutic targeting of the MDM4-p53 axis and oncogenic RPL22L1 induction.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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