STEM-20MAPPING DYNAMICS OF CELL DIVISION AND GENE EXPRESSION AT THE SINGLE CELL LEVEL TO UNDERSTAND GLIOMA CELL STATES
Notice bibliographique
Résumé
GBM tumors are recognized as being heterogeneous in nature, consisting of many different cell types and cell states. This presents a major hurdle during the treatment of tumors as radiation and chemotherapeutic agents preferentially target proliferative cells. Notably, quiescent and slowly-dividing cancer stem cells are thought to provide a reserve of cells that drive cancer relapse following treatment, making them more malignant than their rapidly dividing counter-parts. To determine whether quiescent and slow dividing stem cells are a common feature within patient GBMs we profiled the dynamics of cell proliferation. GBM tumors surgically resected from patients were used to generate Patient Derived Xenograft (PDX) models in NOD SCID mice. During the two months that it takes for xenografts to establish, mice were feed with regimes of thymidine analogues (BrdU, CldU or IdU) in their drinking water, effectively tagging dividing cells, to profile the history of each glioma cell. Adapting the regimes that mice were feed thymidine analogues facilitated the characterization of cancer cell proliferation. We observe diverse proliferation dynamics within each PDX mouse, representing rapidly dividing, slowly dividing and quiescent cells. To then establish a single cell gene expression map of proliferating versus non-proliferating glioma cell states we have generated a custom Glioma Specific Epigenetic Expression (GSEE) qPCR array. The GSEE qPCR array has been utilized for the analysis of gene expression at the single cell level in patient derived glioma cells. We have subsequently generated a core network of epigenetic modifier genes that reliably represent glioma cell state. This has enabled the mapping of glioma cell states with respect to dynamics of cell division, revealing novel therapeutic targets.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».