Integration of High-Resolution Methylome and Transcriptome Analyses to Dissect Epigenomic Changes in Childhood Acute Lymphoblastic Leukemia
Notice bibliographique
Résumé
B-cell precursor acute lymphoblastic leukemia (pre-B ALL) is the most common pediatric cancer. Although the genetic determinants underlying disease onset remain unclear, epigenetic modifications including DNA methylation are suggested to contribute significantly to leukemogenesis. Using the Illumina 450K array, we assessed DNA methylation in matched tumor-normal samples of 46 childhood patients with pre-B ALL, extending single CpG-site resolution analysis of the pre-B ALL methylome beyond CpG-islands (CGI). Unsupervised hierarchical clustering of CpG-site neighborhood, gene, or microRNA (miRNA) gene-associated methylation levels separated the tumor cohort according to major pre-B ALL subtypes, and methylation in CGIs, CGI shores, and in regions around the transcription start site was found to significantly correlate with transcript expression. Focusing on samples carrying the t(12;21) ETV6-RUNX1 fusion, we identified 119 subtype-specific high-confidence marker CpG-loci. Pathway analyses linked the CpG-loci-associated genes with hematopoiesis and cancer. Further integration with whole-transcriptome data showed the effects of methylation on expression of 17 potential drivers of leukemogenesis. Independent validation of array methylation and sequencing-derived transcript expression with Sequenom Epityper technology and real-time quantitative reverse transcriptase PCR, respectively, indicates more than 80% empirical accuracy of our genome-wide findings. In summary, genome-wide DNA methylation profiling enabled us to separate pre-B ALL according to major subtypes, to map epigenetic biomarkers specific for the t(12;21) subtype, and through a combined methylome and transcriptome approach to identify downstream effects on candidate drivers of leukemogenesis.
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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 | 0,000 | 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 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 ».