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Enregistrement W2134543408 · doi:10.1093/neuonc/nou239.2

BI-02 * FUNCTIONAL CHARACTERIZATION OF NOVEL BIOMARKERS IN SELECTING FOR SUBTYPE SPECIFIC MEDULLOBLASTOMA PHENOTYPES

2014· article· en· W2134543408 sur OpenAlexaff
Christopher Aiken, Lisa Liang, Ludivine Coudière Morrison, Marc R. Del Bigio, Marc Remke, Michael D. Taylor, Tamra E. Werbowetski‐Ogilvie

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHedgehog Signaling Pathway Studies
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSonic hedgehogMedulloblastomaPhenotypeBiologyCancer researchFlow cytometryCell sortingWnt signaling pathwayPopulationTranscriptomeCellComputational biologyMolecular biologyGeneticsGene expressionGeneMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Major research efforts have focused on the isolation and characterization of brain tumor stem cells, or propagating cells (BTPC) in a variety of brain cancers. Elucidating cell surface marker profiles that can be used to selectively isolate this cellular population is an imperative first step in the development of targeted therapies. Medulloblastoma (MB) is the most common form of pediatric brain cancer. MB is divided into 4 molecular subgroups; Wnt, Sonic Hedgehog (SHH), Group 3 and Group 4. Given the variable results obtained for currently utilized markers, as well as the cellular heterogeneity within and between MB sub-groups, it is likely there are additional surface marker profiles capable of selecting for sub-type specific MB BTPCs. We set out to identify novel surface marker combinations capable of selecting for TPCs in SHH MB. We employed the new BD Bioscience Lyoplate screening platform to compare 242 human cell surface marker levels across high and low self-renewing SHH MB sub-clones. The top 25 markers were refined by evaluating expression levels in Shh vs Group 3,4 and Wnt variants in transcriptome datasets representing 548 patient samples. Four markers, CD271, CD106/VCAM1, EGFR and CD171/NCAM-L1 showed consistent differential expression in the SHH subtype relative to the other variants. Flow cytometry validation in additional cell lines confirmed these findings. As a proof of principle, functional characterization of CD271 in SHH MB in vitro and in vivo was performed. Using fluorescence activated cell sorting and gain/loss of function studies, our results suggest that CD271 selects for MB progenitor cells. This work highlights a new approach to screening for differentially expressed surface markers across matched samples. We delineated a cell surface fingerprint for BTPC populations from MB molecular variants, however the utility can be seen in normal stem cell biology and across all forms of cancer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,587

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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