C.5 The generation of alternative transcripts as a method of regulating phosphorylation in Sonic Hedgehog (Shh) Subtype Medulloblastoma (MB)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Protein phosphorylation is critical in development and tumor progression, but kinase promiscuity limits selective regulation. Alternative transcription start sites (ATSS) and alternative splicing (AS) may generate isoforms with or without the phosphorylation sites, offering a mechanism of precise control. Sonic Hedgehog (Shh) medulloblastoma (MB), the most common pediatric cerebellar tumor, arises from granule neuron precursors (GNPs) via aberrant Shh signaling. Highly proliferative postnatal day 7 (P7) GNPs and MB share transcriptomic and molecular characteristics, acting as a model for further investigation. Here, we examined the regulation of phosphorylation sites in the mRNA level in P7 GNP and MB. Methods: Integrated phosphoproteomics, proteomics, and RNA-Seq datasets were analyzed to identify candidates producing alternative transcripts with phosphorylation changes in murine P7 GNPs and Ptch1+/- MB. Differential isoform expression was validated via RT-qPCR and RNA-FISH. Results: Rnf220 and Septin9 were identified as candidates that utilize ATSS to produce differential isoforms with or without the phosphorylation sites. RT-qPCR and RNA-FISH showed significant upregulation of their long isoforms in Shh MB compared to GNPs. Conclusions: Alternative transcript generation may act as a novel mechanism for regulating phosphorylation in Shh MB. Differential expression of Rnf220 and Septin9 phosphorylated isoforms suggests their involvement in MB development, warranting further functional investigations.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».