Evaluating the impact diminished SKP1 and CUL1 expression have on chromosome instability and high-grade serous ovarian cancer pathogenesis
Notice bibliographique
Résumé
High-grade serous ovarian cancer (HGSOC) is the most common and lethal ovarian cancer subtype. Chromosome instability (CIN; an increased rate of chromosome gains and losses) is believed to play a fundamental role in the development and evolution of HGSOC. The current study aims to evaluate the underlying mechanisms responsible for inducing CIN in HGSOC. Importantly, overexpression of Cyclin E1 protein induces CIN and genomic amplification contributes to HGSOC pathogenesis in ~20% of patients. Misregulation of Cyclin E1 at the protein level (i.e. aberrant protein turnover) is also expected to be causally linked to CIN and HGSOC development, but has never been evaluated in this context. Cyclin E1 levels are normally regulated in a cell cycle-dependent manner by the SCF (SKP1-CUL1-FBOX) complex, an E3 ubiquitin ligase that includes the proteins SKP1 and CUL1. Conceptually, loss of SCF complex function stemming from diminished SKP1 or CUL1 expression is predicted to underlie increases in Cyclin E1 protein levels and induce CIN. This study evaluates the impact of diminished SKP1 or CUL1 expression in a fallopian tube secretory epithelial cell model (a cell of origin for HGSOC) using two complementary approaches (siRNA and CRISPR/Cas9). Single-cell quantitative imaging microscopy approaches were employed to evaluate changes in CIN-associated phenotypes in response to diminished SKP1 or CUL1 expression. Our data identify SKP1 and CUL1 as novel CIN genes in HGSOC precursor cells that may contribute to the early development and pathogenesis of HGSOC.
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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 | 0,001 |
| 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 ».