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Enregistrement W4409203719 · doi:10.20944/preprints202504.0385.v1

Reversine-Induced Telomere Architecture Remodeling in Chronic Myeloid Leukemia Cells: Insights from TeloView® Analysis of 3D Nuclear Architecture

2025· preprint· en· W4409203719 sur OpenAlexfundno aff
Fábio Morato de Oliveira, Bruno Machado Rezende Ferreira, Sabine Mai

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA and Nucleic Acid Chemistry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCancerCare Manitoba Foundation
Mots-clésMyeloid leukemiaTelomereArchitectureBiologyComputational biologyCell biologyCancer researchGeneticsDNAGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reversine, a synthetic purine analog, has been recognized for its dual role in cellular dedifferentiation and inhibition of mitotic kinases, particularly aurora A and B. Chronic myeloid leukemia (CML) cells exhibit genomic instability associated with dysregulated telomere dynamics. This study investigates the effects of reversine on three-dimensional (3D) telomere architecture of CML cell lines (K-562 and MEG-01), using TeloView® analysis. Our findings demonstrate that reversine treatment significantly alters already dynamically changed 3D telomere organization in CML, reducing the total number of telomeres, telomere aggregates, and nuclear volume while decreasing the expression of AURKA and AURKB. These changes suggest a potential mechanism by which reversine impacts chromatin integrity and leukemic cell viability, namely through the pronounced modulation of 3D telomere architecture. The telomere-dependent destablization of the 3D genome may contribute to reversine’s anti-leukemic effects leading to impaired mitotic progression. Our results support further exploration of reversine as a potential therapeutic agent in CML, particularly in combination with current treatment strategies targeting telomere and chromatin dynamics.

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 seuil0,003

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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