Deciphering the m6A Epitranscriptomic Landscape of mRNAs in Breast Cancer Cells
Notice bibliographique
Résumé
N6-methyladenosine (m6A), the most prevalent modification in mRNAs, influences mRNA stability, splicing, and translation. Dysregulation of m6A patterns has been linked to various diseases, including cancer, highlighting its significance in cellular homeostasis. However, accurate detection and precise quantification of m6A sites within individual transcripts remains challenging. In this study, we employed nanopore sequencing to achieve transcriptome-wide, base-resolution map of the m6A methylome in human breast cancer cells. By investigating m6A distribution across breast cancer cell lines and implementing a CRISPR/Cas9-based knockout of the major m6A eraser ALKBH5, we provide insights into the differential methylation levels and motif-specific characteristics of m6A transcriptomic sites. We elucidated the m6A epitranscriptome in five well-established breast cancer cell lines derived from distinct molecular subtypes of the disease and confirmed a DRACH-dependent activity of ALKBH5. Comparative methylation analysis with the non-cancerous MCF-10A cell line revealed that MCF-7 and BT-474 breast cancer cells are primarily hypomethylated, while BT-20, MDA-MB-231 and SK-BR-3 cells show widespread hypermethylation. These cell line-based patterns highlight the potential regulatory role of m6A in breast cancer heterogeneity. Overall, our findings enhance the understanding of m6A dynamics in breast cancer.
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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 ».