Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is the most diagnosed and lethal cancer globally in women. Presently, there is a need for novel targets for the development of improved therapeutics. Data mining through genetic screens suggests that the ribosome biogenesis protein WDR12 is essential for breast cancer cell proliferation. In this study, we characterize the effects of WDR12 knockdown in a panel of breast cancer cells. We show that WDR12 knockdown induces ribosomal RNA (rRNA) processing defects resulting in strong growth inhibition in all breast cancer cells tested, however only a subset of lines displayed short-term cell cycle defects. To further understand the cellular consequences of WDR12 suppression, we investigated the global proteomic landscape and found that WDR12 knockdown results in a perturbation of translational and ribosome biogenesis-related networks. Furthermore, we performed RNA-sequencing to assess the global transcriptional changes upon WDR12 knockdown and found dysregulation of the endoplasmic reticulum (ER) stress response pathway. Finally, we characterized the effect of long-term WDR12 suppression and found that growth inhibition was in part due to cellular senescence. Our results demonstrate that WDR12 is implicated in breast cancer cell growth and senescence, and its suppression may represent a viable therapeutic target for 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».