HERV Modulation in Colorectal Carcinoma Patients: A Snapshot of Endogenous Retroviral Transcriptome
Notice bibliographique
Résumé
Human endogenous retroviruses (HERVs) are proviral relics of infections that affected primates' germ line. Many HERV elements retain a residual capacity to encode transcripts and proteins that have been occasionally domesticated for the host physiology. In addition, HERV transcriptional modulation is of great interest to clarify the etiology of complex disorders such as cancer, even if a few studies assessed the specific HERV loci modulated in tumor tissues. In the present work, we used a transcriptomic approach to investigate the specific expression of ~3300 HERV loci in paired tumor and normal tissues of 7 colorectal cancer (CRC) patients. A total of 102 HERVs were significantly modulated in CRC, with a general tendency towards downregulation. Of note, among the 42 upregulated HERVs 23 belonged to the HERV-H group, that is the most investigated in CRC. De novo transcriptome reconstruction and qPCR validation allowed to identify a transcript from a HERV-H locus on chromosome Xp22.3 with high specific expression in CRC samples, potentially encoding for a partial Pol protein. These results provide a detailed description of HERV transcriptional variations in CRC and its interindividual variability, identifying a HERV-H transcript that deserves further investigation for its possible impact on tumor progression.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».