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Enregistrement W2220722402 · doi:10.1158/1538-7445.brain15-ia18

Abstract IA18: Epigenetic addiction in pediatric high-grade gliomas

2015· article· en· W2220722402 sur OpenAlexaff
Nada Jabado

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensMontreal Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpigenomeEpigeneticsBiologyCarcinogenesisChromatinHistoneDNA methylationCancer researchGeneticsEpigenetic therapyChromatin remodelingCancerGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A remarkably rapidly expanding body of literature points to the epigenome as a new previously unsuspected mechanism of oncogenesis and another “hallmark of cancer.” Indeed, in a large number of cancers, aberrant epigenetic states occur through different mechanisms including altered DNA methylation, covalent histone modification, the reading of these histone modifications by protein regulation modules, histone exchange, chromatin remodelers, or via the effects of non-coding RNAs. Although mutations are also found in canonical signaling pathway genes, we and others identified chromatin-associated proteins to be more commonly altered by somatic alterations than any other class of oncoprotein in several subgroups of childhood high-grade brain tumors. Furthermore, as these childhood malignancies carry fewer non-synonymous somatic mutations per case in contrast to most adult cancers, these mutations are likely drivers in these tumors. Herein, we will use as examples of this novel hallmark of oncogenesis high-grade astrocytomas, including glioblastoma, and a subgroup of embryonal tumors, embryonal tumor with multilayered rosettes (ETMR) to describe the novel molecular defects uncovered in these deadly tumors. We will further discuss evidence for their profound effects on the epigenome and their links to brain development. Importantly, the type, timing and spatial clustering of these molecular alterations provide a better understanding of the pathogenesis of the respective brain tumor they target as well as critical markers for therapy that will help refine pathological grading.The relative genetic simplicity of these tumors promises general insights into how mutations in the chromatin machinery modify downstream epigenetic signatures to drive transformation, and how to target this plastic genetic/epigenetic interface. Citation Format: Nada Jabado. Epigenetic addiction in pediatric high-grade gliomas. [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference: Advances in Brain Cancer Research; May 27-30, 2015; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2015;75(23 Suppl):Abstract nr IA18.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,312 · 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'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
Publié2015
Routes d'admission1
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