Characterizing the Myc and Notch1 Genetic Cooperation Network Driving Breast Cancer Progression
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancers (BC) have some well-defined genetic drivers, however, for the most part, this list of drivers does not take into account copy number variation (CNV). Hyperactivation of Myc or Notch1 in BC are associated with poor patient outcomes and limited therapeutic targetability. To identify the network of genetic events that cooperate with increased Myc or Notch1 activity in mammary tumorigenesis, I conducted Sleeping Beauty (SB) transposon-based insertional mutagenesis screens in a mouse model for Myc overexpression based on stabilization with the T58A mutation and a mouse developed by the Egan lab expressing a ligand-dependent Notch1ΔPEST that extends the half-life of Notch intracellular domain, respectively. Compared to SB tumors, MycT58A shifted the histological profile of tumors from squamous to adenocarcinoma, and Notch1ΔPEST increased the proportion of papillary tumors. Most gene-centric Common Insertion Sites (gCIS) identified in these screens were driver-specific. Thus, each generated networks of genetic perturbations representing therapeutic vulnerabilities that can inform future development of targeted therapies for Myc-overexpressing and Notch1ΔPEST-driven BC.
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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 ».