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Record W7105014392 · doi:10.71781/27286

SNW1, a novel interacting partner of estrogen receptor alpha in estrogen receptor-positive breast cancer cell

2022· dissertation· en· W7105014392 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2022
Typedissertation
Languageen
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicBiotin and Related Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEstrogen receptorBreast cancerCancerEstrogenEstrogen receptor alpha

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le cancer du sein est la deuxième cause de décès par cancer chez les femmes dans le monde et touche 1 femme sur 8 au Canada. La majorité des tumeurs du sein (~ 70 %) sont regroupées dans le sous-type luminal, qui exprime le récepteur des oestrogènes ERα, un facteur de transcription dépendant du ligand qui entraîne l'expression des gènes de prolifération et de survie. Les patients atteints de ce sous-type (tumeurs ER+) bénéficient d'une hormonothérapie, souvent basée sur l'utilisation d'un anti-oestrogène (AE) qui agit comme un inhibiteur compétitif du ERα. Le tamoxifène a été utilisé en clinique pour tous les stades du cancer du sein ER+, mais il possède une activité agoniste partielle spécifique aux gènes et aux tissus. Le fulvestrant, utilisé cliniquement en deuxième ligne après rechute ou dans le cadre ou la tumeur est à un stade avancé, est un AE pur plus efficace que le tamoxifène pour inhiber l'activité des récepteurs. Cependant, le mécanisme d'action sous-jacent à cette efficacité accrue reste mal compris. ER exerce ses effets transcriptionnels en interagissant avec un ensemble de cofacteurs - coactivateurs et corépresseurs. Afin d'en savoir plus sur l'impact des ligands sur ERα, notre objectif était d'étudier son interactome dans la lignée cellulaire cancéreuse ERα positive (ER+) ZR75.1 en utilisant la technique BioID en présence d'un agoniste (17-β-estradiol) ou d'un antagoniste (tamoxifène). Plusieurs protéines, y compris des cofacteurs connus et de nouveaux candidats, dont SNW Domain Containing 1 (SNW1), ont été identifiées par cette approche. Alors que dans le criblage BioID effectué avant cette étude, l'intensité des peptides SNW1 détectés par spectrométrie de masse en présence de ligands avait très peu augmenté par rapport à l'absence de ligands, une expérience hybride sur deux levures mesurant l'interaction de SNW1 avec un panel de récepteurs nucléaires en présence de leur ligand endogène avait suggéré que SNW1 interagit avec ERα d'une manière dépendante du ligand (Kang et al., 2009). Sur la base de ces observations, nous avons décidé d'explorer si SNW1 est un cofacteur transcriptionnel ERα. Pour valider nos résultats de BioID, nous avons d'abord évalué la proximité entre SNW1 et ERα en utilisant des tests de pull-down TurboID, de co-immunofluorescence et de ligature de proximité. Nous avons ainsi observé une colocalisation de ces protéines au sein du noyau. Ensuite, une co-immunoprécipitation a révélé la possibilité d’interactions entre ERα et SNW1, et une immunoprécipitation de chromatine effectuée sur les régions régulatrices de gènes cibles connus des récepteurs d'oestrogènes a indiqué le recrutement de SNW1. Un enrichissement plus important a été observé en présence de Fulvestrant, compatible avec un rôle de SNW1 en tant que corépresseur. Finalement, des expériences de RNAseq après suppression de l’expression de SNW1 ont révélé l’induction de la signalisation p53 et la suppression d’une signature de réponse à l’interféron. Ces signatures ont été identifiées dans les cellules de cancer du sein ER+ cultivées à long terme en absence d’oestrogènes, reliant SNW1 avec la signalisation oestrogénique et la suppression de l’activité de p53. Des expériences additionnelles seront nécessaires pour évaluer le mécanisme de l’impact de SNW1 sur ces deux voies de signalisation.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.169
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.004
GPT teacher head0.198
Teacher spread0.194 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2022
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