Epigenome Aberrations: Emerging Driving Factors of the Clear Cell Renal Cell Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Clear cell renal cell carcinoma (ccRCC), the most common form of Kidney cancer, is characterized by frequent mutations of the von Hippel-Lindau (VHL) tumor suppressor gene in ~85% of sporadic cases. Loss of pVHL function affects multiple cellular processes, among which the activation of hypoxia inducible factor (HIF) pathway is the best-known function. Constitutive activation of HIF signaling in turn activates hundreds of genes involved in numerous oncogenic pathways, which contribute to the development or progression of ccRCC. Although VHL mutations are considered as drivers of ccRCC, they are not sufficient to cause the disease. Recent genome-wide sequencing studies of ccRCC have revealed that mutations of genes coding for epigenome modifiers and chromatin remodelers, including PBRM1, SETD2 and BAP1, are the most common somatic genetic abnormalities after VHL mutations in these tumors. Moreover, recent research has shed light on the extent of abnormal epigenome alterations in ccRCC tumors, including aberrant DNA methylation patterns, abnormal histone modifications and deregulated expression of non-coding RNAs. In this review, we discuss the epigenetic modifiers that are commonly mutated in ccRCC, and our growing knowledge of the cellular processes that are impacted by them. Furthermore, we explore new avenues for developing therapeutic approaches based on our knowledge of epigenome aberrations of ccRCC.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».