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Enregistrement W2810469816 · doi:10.1101/358432

The functional genomic circuitry of human glioblastoma stem cells

2018· preprint· en· W2810469816 sur OpenAlexafffund
Graham MacLeod, Danielle Bozek, Nishani Rajakulendran, Vernon Monteiro, Moloud Ahmadi, Zachary Steinhart, Michelle Kushida, Helen Yu, Fiona J. Coutinho, Ian J. Restall, Xiaoguang Hao, Traver Hart, H. Artee Luchman, Samuel Weiss, Peter B. Dirks, Stéphane Angers

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of CalgaryUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHospital for Sick ChildrenTerry Fox Research InstituteGovernment of CanadaOntario Institute for Cancer ResearchCanadian Institutes of Health ResearchSick Kids FoundationGenome CanadaStand Up To CancerEntertainment Industry FoundationGovernment of OntarioAmerican Association for Cancer Research
Mots-clésBiologyCRISPRStem cellEpigenomicsGenomeComputational biologyTemozolomidePopulationGlioblastomaGeneGeneticsCancer researchDNA methylationMedicineGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Successful glioblastoma (GBM) therapies have remained elusive due to limitations in understanding mechanisms of growth and survival of the tumorigenic population. Using CRISPR-Cas9 approaches in patient-derived GBM stem cells to interrogate function of the coding genome, we identify diverse actionable pathways responsible for growth that reveal the gene-essential circuitry of GBM stemness. In particular, we describe the Sox developmental transcription factor family; H3K79 methylation by DOT1L; and ufmylation stress responsiveness programs as essential for GBM stemness. Additionally, we find mechanisms of temozolomide resistance and sensitivity that could lead to combination strategies with this standard of care treatment. By reaching beyond static genome analysis of bulk tumors, with a genome wide functional approach, we dive deep into a broad range of biological processes to provide new understanding of GBM growth and treatment resistance. Significance Glioblastoma (GBM) remains an incurable disease despite an increasingly thorough depth of knowledge of the genomic and epigenomic alterations of bulk tumors. Evidence from multiple approaches support that GBM reflects an aberrant developmental hierarchy, with GBM stem cells (GSCs), fueling tumor growth and invasion. The properties of this tumor subpopulation may also in part explain treatment resistance and disease recurrence. Unfortunately, we still have a limited knowledge of the molecular circuitry of these cells and progress has been slow as we have not been able, until recently, to interrogate function at the genome-wide scale. Here, using parallel genome-wide CRISPR-Cas9 screens, we identify the essential genes for GSC growth. Further, by screening in the presence of low and high dose temozolomide, we identify mechanisms of drug resistance and sensitivity. These functional screens in patient derived cells reveal new aspects of GBM biology and identify a diversity of actionable targets such as genes governing stem cell traits, epigenome regulation and the response to stress stimuli.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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