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Enregistrement W2896269135 · doi:10.1101/434241

Subclonal architecture, evolutionary trajectories and patterns of inheritance of germline variants in pediatric glioblastoma

2018· preprint· en· W2896269135 sur OpenAlexafffund
Mary Hoffman, Aaron H. Gillmor, Daniel J. Kunz, Michael J. Johnston, Ana Nikolić, Kiran Narta, Jennifer C. King, Katrina Ellestad, Ngoc Ha Dang, Florence M.G. Cavalli, Michelle Kushida, Fiona J. Coutinho, Betty Luu, Yussanne Ma, Andrew J. Mungall, Richard A. Moore, Marco A. Marra, Michael D. Taylor, Trevor J. Pugh, Peter B. Dirks, Donna L. Senger, Benjamin D. Simons, Jennifer A. Chan, A. Sorana Morrissy, Marco Gallo

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentrePrincess Margaret Cancer CentreBC Cancer AgencyHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoUniversity Health NetworkSickKids FoundationAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesStand Up To CancerCancer Research UKGovernment of CanadaOntario Institute for Cancer ResearchWellcome TrustCanadian Institutes of Health ResearchGenome CanadaCancer Research SocietyGovernment of OntarioAmerican Association for Cancer Research
Mots-clésGermlineBiologySomatic cellGeneticsCancerGenomeInheritance (genetic algorithm)AlleleHomogeneousSomatic evolution in cancerGermline mutationCancer researchGeneMutation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pediatric glioblastoma (pGBM) is a lethal cancer with no effective therapies. Intratumoral genetic heterogeneity and mode of tumor evolution have not been systematically addressed for this cancer. Whole-genome sequencing of germline-tumor pairs showed that pGBM is characterized by intratumoral genetic heterogeneity and consequent subclonal architecture. We found that pGBM undergoes extreme evolutionary trajectories, with primary and recurrent tumors having different subclonal compositions. Analysis of variant allele frequencies supported a model of tumor growth involving slow-cycling cancer stem cells that give rise to fast-proliferating progenitor-like cells and to non-dividing cells. pGBM patients’ germlines had subclonal structural variants, some of which underwent dynamic frequency fluctuations during tumor evolution. By sequencing germlines of mother-father-patient trios, we found that inheritance of deleterious germline variants from healthy parents cooperate with de novo germline and somatic events to the tumorigenic process. Our studies therefore challenge the current notion that pGBM is a relatively homogeneous molecular entity.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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