Function Shapes Content: DNA-Methylation Marker Genes and their Impact for Molecular Mechanisms of Glioma
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Notice bibliographique
Résumé
Glioma is a clinically and biologically diverse disease. It challenges diagnosis and prognosis due to its molecular heterogeneity and diverse regimes of biological dysfunctions which are driven by genetic and epigenetic mechanisms. We discover the functional impact of sets of DNA methylation marker genes in the context of brain cancer subtypes as an exemplary approach how bioinformatics and particularly machine learning using self organizing maps (SOM) complements modern high-throughput genomic technologies. DNA methylation changes in gliomas comprise both, hyper- and hypomethylation in a subtype specific fashion. We compared pediatric (2 subtypes) and adult (4) glioblastoma and non-neoplastic brain. The functional impact of differential methylation marker sets is discovered in terms of gene set analysis which comprises a large collection of markers related to biological processes, literature data on gliomas and also chromatin states of the healthy brain. DNA methylation signature genes from alternative studies well agree with our signatures. SOM mapping of gene sets robustly identifies similarities between different marker sets even under conditions of noisy compositions. Mapping of previous sets of glioma markers reveals high redundancy and mixtures of subtypes in the reference cohorts. Consideration of the regulatory level of DNA methylation is inevitable for understanding cancer genesis and progression. It provides suited markers for diagnosis of glioma subtypes and disentangles tumor heterogeneity.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 découle