The genomic landscape of epithelioid sarcoma cell lines and tumours
Notice bibliographique
Résumé
We carried out whole genome and transcriptome sequencing on four tumour/normal pairs of epithelioid sarcoma. These index cases were supplemented with whole transcriptome sequencing of three additional tumours and three cell lines. Unlike rhabdoid tumour (the other major group of SMARCB1-negative cancers), epithelioid sarcoma shows a complex genome with a higher mutational rate, comparable to that of ovarian carcinoma. Despite this mutational burden, SMARCB1 mutations remain the most frequently recurring event and are probably critical drivers of tumour formation. Several cases show heterozygous SMARCB1 mutations without inactivation of the second allele, and we explore this further in vitro. Finding CDKN2A deletions in our discovery cohort, we evaluated CDKN2A protein expression in a tissue microarray. Six out of 16 cases had lost CDKN2A in greater than or equal to 90% of cells, while the remaining cases had retained the protein. Expression analysis of epithelioid sarcoma cell lines by transcriptome sequencing shows a unique profile that does not cluster with any particular tissue type or with other SWI/SNF-aberrant lines. Evaluation of the levels of members of the SWI/SNF complex other than SMARCB1 revealed that these proteins are expressed as part of a residual complex, similarly to previously studied rhabdoid tumour lines. This residual SWI/SNF is susceptible to synthetic lethality and may therefore indicate a therapeutic opportunity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».