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Enregistrement W2154422767 · doi:10.1126/science.1251343

Extensive transduction of nonrepetitive DNA mediated by L1 retrotransposition in cancer genomes

2014· article· en· W2154422767 sur OpenAlexaff
José M. C. Tubío, Yilong Li, Young Seok Ju, Sancha Martin, Susanna L. Cooke, Marta Tojo, Gunes Gundem, Christodoulos Pipinikas, Jorge Zamora, Keiran Raine, Andrew Menzies, Pablo Román‐García, Anthony Fullam, Moritz Gerstung, Adam Shlien, Patrick Tarpey, Elli Papaemmanuil, Stian Knappskog, Peter Van Loo, Manasa Ramakrishna, Helen Davies, John Marshall, David C. Wedge, Jon W. Teague, Adam P. Butler, Serena Nik‐Zainal, Ludmil B. Alexandrov, Sam Behjati, Lucy Yates, Niccolò Bolli, Laura Mudie, Claire Hardy, Stuart McLaren, Sarah O’Meara, Elizabeth Anderson, Mark Maddison, Stephen J. Gamble, Christopher S. Foster, Anne Y. Warren, Hayley C. Whitaker, Rosalind A. Eeles, Colin Cooper, David E. Neal, Andy G. Lynch, Tapio Visakorpi, William B. Isaacs, Laura van’t Veer, Carlos Caldas, Christine Desmedt, Christos Sotiriou, Samuel Aparício, John A. Foekens, Jórunn E. Eyfjörd, Sunil R. Lakhani, Ola Myklebost, Paul N. Span, Anne‐Lise Børresen‐Dale, Andrea L. Richardson, Marc J. van de Vijver, Anne Vincent‐Salomon, Gert G. Van den Eynden, Adrienne M. Flanagan, P. Andrew Futreal, Sam M. Janes, G. Steven Bova, Michael R. Stratton, Ultan McDermott, Peter J. Campbell

Notice bibliographique

RevueScience · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueChromosomal and Genetic Variations
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilRosetrees TrustWellcome TrustAcademy of Medical SciencesNational Institute for Health and Care ResearchNational Cancer InstituteCancer Research UK
Mots-clésRetrotransposonBiologySomatic cellGenomeMobile genetic elementsGermlineCarcinogenesisGeneticsGeneComputational biologyHuman genomeTransduction (biophysics)Transposable element

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction The human genome is peppered with mobile repetitive elements called long interspersed nuclear element–1 (L1) retrotransposons. Propagating through RNA and cDNA intermediates, these molecular parasites copy and insert themselves throughout the genome, with potentially disruptive effects on neighboring genes or regulatory sequences. In the germ line, unique sequence downstream of L1 elements can also be retrotransposed if transcription continues beyond the repeat, a process known as 3′ transduction. There has been growing interest in retrotransposition and 3′ transduction as a possible source of somatic mutations during tumorigenesis. Rationale To explore whether 3′ transductions are frequent in cancer, we developed a bioinformatic algorithm for identifying somatically acquired retrotranspositions in cancer genomes. We applied our algorithm to 290 cancer samples from 244 patients across 12 tumor types. The unique downstream sequence mobilized with 3′ transductions effectively fingerprints the L1 source element, providing insights into the activity of individual L1 loci across the genome. Results Across the 290 samples, we identified 2756 somatic L1 retrotranspositions. Tumors from 53% of patients had at least one such event, with colorectal and lung cancers being most frequently affected (93% and 75% of patients, respectively). Somatic 3′ transductions comprised 24% of events, half of which represented mobilizations of unique sequence alone, without any accompanying L1 sequence. Overall, 95% of 3′ transductions identified derived from only 72 germline L1 source elements, with as few as four loci accounting for 50% of events. In a given sample, the same source element could generate 50 or more somatic transductions, scattered extensively across the genome. About 5% of somatic transductions arose from L1 source elements that were themselves somatic retrotranspositions. In three of the cases in which we sequenced more than one sample from a patient’s tumor, we were able to place 3′ transductions on the phylogenetic tree. We found that the activity of individual source elements fluctuated during tumor evolution, with different subclones exhibiting much variability in which elements were “on” and which were “off.” The ability to identify the individual L1 source elements active in a given tumor enabled us to study the promoter methylation of those elements specifically. We found that 3′ transduction activity in a patient’s tumor was always associated with hypomethylation of that element. Overall, 2.3% of transductions distributed exons or entire genes to other sites in the genome, and many more mobilized deoxyribonuclease I (DNAse-I) hypersensitive sites or transcription factor binding sites identified by the ENCODE project. Occasionally, somatic L1 insertions inserted near coding sequence and redistributed these exons elsewhere in the genome. However, we found no general effects of retrotranspositions on transcription levels of genes at the insertion points and no evidence for aberrant RNA species resulting from somatically acquired transposable elements. Indeed, as with germline retrotranspositions, somatic insertions exhibited a strong enrichment in heterochromatic, gene-poor regions of the genome. Conclusion Somatic 3′ transduction occurs frequently in human tumors, and in some cases transduction events can scatter exons, genes, and regulatory elements widely across the genome. Dissemination of these sequences appears to be due to a small number of highly active L1 elements, whose activity can wax and wane during tumor evolution. The majority of the retrotransposition events are likely to be harmless “passenger” mutations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,215 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations443
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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