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Enregistrement W4409922536 · doi:10.1038/s41698-025-00906-9

Trans-ancestry transcriptome-wide association and functional studies to uncover novel susceptibility genes and therapeutic targets for colorectal cancer

2025· article· en· W4409922536 sur OpenAlexaff
Lijuan Wang, Lidan Hu, Jing Sun, Jianhui Zhao, Siyun Zhou, Lexin Liu, Yu Wei, Yeting Hu, Dan Zhou, Xiangrui Meng, Zhongshang Yuan, Honghe Zhang, Susan M. Farrington, Maria Timofeeva, Kefeng Ding, Julian Little, Malcolm G. Dunlop, Evropi Τheodoratou, Xue Li

Notice bibliographique

Revuenpj Precision Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCancer Research UKNational Science and Technology Major ProjectZhejiang UniversityDarwin Trust of EdinburghScience Fund for Distinguished Young Scholars of Zhejiang ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésTranscriptomeBiologyColorectal cancerCarcinogenesisGeneOncogeneGeneticsCancerMechanism (biology)Cancer researchGene expressionCell cycle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract By integrating findings from large-scale omics analyses with experimental tests, this study aims to decipher susceptibility genes and the underlying biological mechanisms involved in the development of colorectal cancer (CRC). We first conducted a trans-ancestry transcriptome-wide association study (TWAS) among 57,402 CRC cases and 119,110 controls, aiming to examine how altered gene expression influences CRC risk in European and Asian populations. Then, functional experiments in (i) CRC cell lines and (ii) tumor xenografts were conducted to examine potential underlying mechanisms involved in colorectal carcinogenesis. Further, a drug sensitivity test was employed to explore possible clinical implications for CRC treatment. The TWAS identified 67 genes highly associated with CRC risk, 23 of which were novel findings. Functional annotation of variants within TWAS-identified loci revealed that the majority (93.6%) showed evidence of transcriptional regulatory mechanisms via proximal promoter or distal enhancer-promoter interactions. Among the identified susceptibility genes, splicing factor 3a subunit 3 (SF3A3) may act as an oncogene on the basis that overexpression of this gene was significantly associated with increased risk of CRC (P = 5.75 × 10−11). Further cell and animal experiments confirmed that SF3A3 plays an oncogenic role in CRC development, and the underlying biological mechanism is likely to be related to its anti-apoptosis effect. The drug sensitivity test suggested that phenethyl isothiocyanate (PEITC) targeting SF3A3 can inhibit CRC progression. This study identified novel CRC susceptibility genes and potential biological mechanisms of SF3A3 involved in CRC development, providing important insight into the etiology and potential leads to the treatment of CRC.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,328 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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