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Enregistrement W4403763048 · doi:10.1101/2024.10.25.620155

Mitochondrial ETF insufficiency drives neoplastic growth by selectively optimizing cancer bioenergetics

2024· preprint· en· W4403763048 sur OpenAlexafffund
David Papadopoli, Ranveer Palia, Predrag Jovanovic, Sébastien Tabariès, Emma Ciccolini, Valérie Sabourin, Sebastian Igelmann, Shannon McLaughlan, Lesley Zhan, HaEun Kim, Nabila Chekkal, Krzysztof J. Szkop, Thierry Bertomeu, Jibin Zeng, Julia Vassalakis, Farzaneh Afzali, Slim Mzoughi, Ernesto Guccione, Mike Tyers, Daina Avizonis, Ola Larsson, Lynne‐Marie Postovit, Sergej Djuranović, Josie Ursini‐Siegel, Peter M. Siegel, Michaël Pollak, Ivan Topisirović

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueATP Synthase and ATPases Research
Établissements canadiensSickKids FoundationUniversity of TorontoUniversité de MontréalThe Metabolomics Innovation CentreMcGill University Health CentreQueen's UniversityMcGill University and Génome Québec Innovation CentreHospital for Sick ChildrenInstitute for Research in Immunology and CancerMcGill University
Organismes subventionnairesVetenskapsrådetTerry Fox Foundation
Mots-clésBioenergeticsReduction (mathematics)Expression (computer science)Computer scienceBiologyCell biologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Mitochondrial electron transport flavoprotein (ETF) insufficiency causes metabolic diseases known as a multiple acyl-CoA dehydrogenase deficiency (MADD). In contrast to muscle, ETFDH is a non-essential gene in acute lymphoblastic leukemia NALM-6 cells, and its expression is reduced across human cancers. ETF insufficiency caused by decreased ETFDH expression limits flexibility of OXPHOS fuel utilization but paradoxically increases cancer cell bioenergetics and accelerates neoplastic growth by activation of the mTORC1/BCL-6/4E-BP1 axis. Collectively, these findings reveal that while ETF insufficiency is rare and has detrimental effects in non-malignant tissues, it is common in neoplasia, where ETFDH downregulation leads to bioenergetic and signaling reprogramming that accelerate neoplastic growth.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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