PM-08 * INVESTIGATING THE DETERMINANTS OF GBM SUBTYPES USING NOVEL MOUSE MODELS
Notice bibliographique
Résumé
Molecular characterization of glioblastoma multiforme (gbm) has shown adult gbms to comprise a number of subtypes based on their gene expression signatures. While these subtypes are somewhat associated with distinct genetic alterations, the relative contributions of oncogenic driver, cell of origin and developmental stage are not fully understood. Using a novel and highly versatile modeling platform based on in vivo electroporation mediated transfer of transposon based plasmids to ventricular neural progenitors, we have generated high grade gliomas in mice using PDGFA, EGFRVIII or RasV12 expression in combination with p53 loss. These tumours show complete penetrance by 5 weeks post electroporation and bear key features of gbm such as necrosis and prevalent vascularisation. Gene expression analysis by Nanostring and subsequent unsupervised clustering shows each oncogenic driver to result in tumours of distinct gene expression profiles, with the PDGFA and RasV12 driven tumours showing similarity to the proneural and mesenchymal subclasses respectively. Modification of our plasmid system to incorporate selective promoters, floxed stop cassettes and tamoxifen inducible cre recombinase grants us precise spatiotemporal control over induction of gliomagenesis and allows us to probe the influence of developmental stage, cell of origin, brain region and gene expression level to the resulting tumour gene expression profiles.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».