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Enregistrement W6981967067

Genome-wide and locus-specific approaches to characterize hepatic gene regulation in cancer cachexia

2018· dissertation· en· W6981967067 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAngiogenesis and VEGF in Cancer
Établissements canadiensMcGill Genome Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCachexiaWastingCancerEpigeneticsTranscription factorAdipose tissueTranscriptional regulationRegulation of gene expressionGene expressionMyelopoiesis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cancer-associated cachexia affects 80% of cancer patients and causes 30% of cancer deaths.Many studies have focused on the molecular mechanism of muscle wasting and adipose tissue loss in rodents or human subjects with cancer cachexia.Although the liver is a central player in body energy metabolism, its role in cachexia has rarely been studied.By investigating the gene expression profile of cachectic liver in the C26-induced cachexia mouse model, we aim to discover how this tissue contributes to energy wasting and metabolic regulation in cancer cachexia.The transcriptional profile of cachectic liver shows upregulated expression of genes involved in cholesterol biosynthesis and repressed expression of genes involved in ketogenesis and TCA cycle.Moreover, chromatin immunoprecipitation (ChIP) coupled with next generation sequencing (ChIP-seq) provides opportunities to scrutinize the genome-wide epigenetic status of the cachectic liver and identify transcriptional regulatory programs that determine this.The bioinformatic analysis of these active DNA elements could reveal the transcription factors involved in the hepatic response to cachexia.In addition to the well-known cytokine regulators implicated in cancer cachexia (such as TNFα and IL-6), the search for circulating cachectic factors has proceeded slowly.It is necessary to build a comprehensive catalogue of cachectic factors, whose contribution to energy wasting can be evaluated in different organs.We performed a time-series gene expression analysis of cachectic cells C26 and tumor tissue after xenograft transplantation.The bioinformatic analysis has identified a list of cachectic factors, which showed high similarity with Lewis Lung Carcinoma (LLC), another cachectogenic cells.To better characterize the transcriptional regulators of cholesterol biosynthesis, which is a major metabolic feature of cachectic liver, we developed a novel technology (TALE-AP) to study the DNA locus-specific transcription factor complex by repurposing TALE.We showed that TALE-AP identify SREBP1 as a transcription factor specifically binding to SQLE promoter, which is confirmed by ENCODE SummaryPrevious studies have characterized the gene expression profile of cachectic liver, but the underlying TF network mediating these transcription changes remains unknown.In this chapter, we adopted an epigenomic approach to systematically identify active DNA elements genome-wide and used bioinformatics analysis to uncover the TFs involved.To identify the active DNA regions in cachectic liver, we performed ChIP-seq against three commonly used histone modification marks (H3K4me1, H3K4me3 and H3K27ac), CTD-phosphorylated RNA polymerase II and CBP in cachectic and sham-injected liver.Pathway enrichment analysis indicated that the active genes were enriched for cytokine-cytokine receptor interaction, the insulin response pathway and JAK-STAT signaling.Motif analysis suggested that STAT3, FOX and ETS family TFs were involved in reprogramming hepatic gene expression during cachexia. 4.1

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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