DNA methylation signature to define cell ontogeny of renal cell carcinomas.
Notice bibliographique
Résumé
536 Background: DNA methylation is a heritable covalent modification that is developmentally regulated and is critical in tissue-type definition. Although genotype-phenotype correlations have been described for different subtypes of renal cell carcinoma (RCC), it is unknown if DNA methylation profiles correlate with morphological or ontology based phenotypes. Here we test the hypothesis that DNA methylation signatures can discriminate between putative precursor cells in the nephron. Methods: We performed deep profiling of DNA methylation in diverse histopathological RCC subtypes and validated DNA methylation and transcriptome signatures in The Cancer Genome Atlas Clear Cell and Chromophobe Renal Cell Carcinoma Datasets. Results: Our data provide the first mapping of methylome epi-signature and indicates that RCC subtypes can be grouped into two major epi-clusters: C1 which encompasses clear cell RCC, papillary RCC, mucinous and spindle cell carcinomas and translocation RCC; C2 which comprises oncocytoma and chromophobe RCC. Interestingly, C1 epi-cluster displayed three fold more hypermethylation as compared to C2 epi-cluster. Of note, differentially methylated regions between C1 and C2 epi-clusters occur in gene bodies and intergenic regions, instead of gene promoters. Transcriptome analysis of C1 epi-cluster suggests a functional convergence on Polycomb targets, whereas C2 epi-cluster displays DNA methylation defects. Furthermore, we find that our epigenetic ontogeny signature is associated with worse outcomes of patients with clear-cell RCC. Conclusions: Taken together, our data defines the epi-clusters that can discriminate between distinct RCC subtypes and for the first time, to our knowledge, define the epigenetic basis for proximal versus distal tubule derived kidney tumors.
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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) | 0,001 | 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 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 ».