Single cell heterogeneity
Notice bibliographique
Résumé
Multi-level heterogeneity is a fundamental but underappreciated feature of cancer. Most technical and analytical methods either completely ignore heterogeneity or do not fully account for it, as heterogeneity has been considered noise that needs to be eliminated. We have used single-cell and population-based assays to describe an instability-mediated mechanism where genome heterogeneity drastically affects cell growth and cannot be accurately measured using conventional averages. First, we show that most unstable cancer cell populations exhibit high levels of karyotype heterogeneity, where it is difficult, if not impossible, to karyotypically clone cells. Second, by comparing stable and unstable cell populations, we show that instability-mediated karyotype heterogeneity leads to growth heterogeneity, where outliers dominantly contribute to population growth and exhibit shorter cell cycles. Predictability of population growth is more difficult for heterogeneous cell populations than for homogenous cell populations. Since "outliers" play an important role in cancer evolution, where genome instability is the key feature, averaging methods used to characterize cell populations are misleading. Variances quantify heterogeneity; means (averages) smooth heterogeneity, invariably hiding it. Cell populations of pathological conditions with high genome instability, like cancer, behave differently than karyotypically homogeneous cell populations. Single-cell analysis is thus needed when cells are not genomically identical. Despite increased attention given to single-cell variation mediated heterogeneity of cancer cells, continued use of average-based methods is not only inaccurate but deceptive, as the "average" cancer cell clearly does not exist. Genome-level heterogeneity also may explain population heterogeneity, drug resistance, and cancer evolution.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».