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Enregistrement W2480249297 · doi:10.1158/1538-7445.am2016-2384

Abstract 2384: High-complexity neutral genomic barcoding technology reveals extensive clonal dynamics in multiple human cancer model systems

2016· article· en· W2480249297 sur OpenAlexaff
Allison M.L. Nixon, Kevin R. Brown, Jennifer Haynes, Laura Donovan, Michael D. Taylor, Catherine W. O’Brien, Jason Moffat

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyComputational biologyCancerSomatic evolution in cancerclone (Java method)BarcodeSerial dilutionTumor progressionGenetic heterogeneityEvolutionary biologyGeneticsComputer scienceGeneMedicinePhenotypePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Increasing evidence of extensive intratumoral heterogeneity, along with advances in high-throughput in vivo functional genetic screening technologies, have together highlighted the need to observe growth in cancer models at the clonal level. To address this, we have designed, constructed and validated multiple high-diversity lentivirally delivered barcode libraries, which utilize next-gen sequencing technology to read out millions of clones in heterogeneous cancer populations. These libraries can be used to address a multitude of biological questions in many cancer model systems. To date, we have completed, sequenced and analyzed three different types of barcoding applications to explore clonal dynamics in a variety of human cancer models. First, we tested the serial limiting dilution analysis (LDA) assay for tumor initiating cells (TICs) in patient-derived colon tumor models. In the LDA assay, a range of cell dilutions, down to a single cell, are transplanted into immunocompromised mice. The TIC frequency is calculated using a single-hit model from the proportion of tumors established at each dose. However, quantifying minimum cell numbers required for tumor formation does not reveal the actual diversity of clonal contribution during tumour engraftment and progression. In fact, recent research suggests that the single-hit model, which assumes a static hierarchy of intrinsically determined initiating cells, may not be biologically relevant as some clones may have the potential to form or contribute to a tumor only in specific environment, or in cooperation with another clone. Our barcoded, serial LDAs show interesting and informative patterns of clonal dynamics. Second, we have performed clonal lineage tracing on established human cancer cell lines in vitro compared to in vivo. Our findings demonstrate the presence of TICs in standard cell lines and serve as precursors to future in vivo genetic screens by defining upper limits of library size. Finally, we used a patient-derived xenograft model of brain tumor metastasis to investigate the presence of pre-existing metastatic clones with site-specific homing abilities. In summary, given the extensive heterogeneity present in cancer models, we propose the use of high-complexity barcoding technology to validate novel cancer targets in xenograft models, including LDAs and metastasis models. Furthermore, we suggest the use of barcodes for careful optimization of the system before genetic screens in animal models. Citation Format: Allison ML Nixon, Kevin R. Brown, Jennifer Haynes, Laura K. Donovan, Michael D. Taylor, Catherine W. O’Brien, Jason Moffat. High-complexity neutral genomic barcoding technology reveals extensive clonal dynamics in multiple human cancer model systems. [abstract]. In: Proceedings of the 107th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2016 Apr 16-20; New Orleans, LA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2016;76(14 Suppl):Abstract nr 2384.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,284 · 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
Publié2016
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