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Enregistrement W2896360542 · doi:10.1158/1538-7445.pedca17-b44

Abstract B44: Identification of epigenomic changes induced by H3 K27M mutation in glioblastoma using patient-derived and CRISPR/Cas9 edited cell lines

2018· article· en· W2896360542 sur OpenAlexaff
Ashot S. Harutyunyan, Brian Krug, Simon Papillon‐Cavanagh, Haifeng Chen, Shriya Deshmukh, Warren Cheung, Rui Li, Jad I. Belle, Denise Béchet, Nicolas Jay, Michele Zeinieh, Tenzin Gayden, Caterina Russo, Leonie G. Mikael, Damien Faury, Claudia L. Kleinman, Tomi Pastinen, Jacek Majewski, Nada Jabado

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCRISPR and Genetic Engineering
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChromatin immunoprecipitationHistone H3EpigenomicsHistoneBiologyH3K4me3ChromatinEpigeneticsGeneticsMethylationHistone methylationDNA methylationCancer researchMolecular biologyGene expressionGenePromoter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Glioblastoma is a grade IV malignant brain tumor with poor prognosis and rapid disease progression. Recurrent somatic mutations in histone H3 genes have been identified in the majority of pediatric glioblastoma cases. The K27M mutation in H3.1 and H3.3 histones globally inhibits lysine methylation at the K27 position, whereas H3.3 G34R/V possibly affects histone lysine methylation at the K36 position. H3 K27M mutation has been shown to dramatically decrease the total levels of H3K27me3 and H3K27me2 marks and increase H3K27ac levels. However, the effect of H3 K27M on global epigenomic changes is not fully characterized. Furthermore, standard profiling of histone marks by chromatin immunoprecipitation combined with next-generation sequencing (ChIP-seq) is not quantitative, a significant caveat when global levels of histone marks change so drastically. Methods: We assembled a collection of H3 K27M mutant and wild-type cell lines derived from the glioblastoma patients. The epigenomes of these cell lines were comprehensively characterized by profiling for six histone marks (H3K4me1, H3K4me3, H3K27ac, H3K27me3, H3K36me2, H3K36me3) using ChIP-seq. In addition, we derived isogenic cell lines overexpressing H3.3 K27M, as well as cell lines with knockin or knockout of the K27M mutation using the CRISPR/Cas9 genome editing system. These cell lines were profiled for H3K27me3 mark by ChIP-seq. We used a modified ChIP-seq protocol, chromatin immunoprecipitation with exogenous reference genome (ChIP-Rx), which allows quantitation of histone mark abundance by normalization to proportions of added Drosophila chromatin in the ChIP reaction. RNA sequencing was performed on both primary and isogenic cell lines. Results: The most striking difference we observed between H3 K27M and wild-type cells was in H3K27me3 mark. Using ChIP-Rx, we observe significantly lower levels of H3K27me3 mark in H3 K27M cell lines, both in primary cells and isogenic contexts. Despite very low total levels of H3K27me3 mark, K27M mutant cells display enrichment of the mark in certain regions, at comparable levels to wild-type cell lines. Using our isogenic cell line models, we show that K27M mutation is indeed responsible for those genome-wide changes in the epigenome. Correlating H3K27me3 distribution with transcriptome data, we show that expression changes mainly among the genes that are lowly expressed in these cells. Pathway analysis of differentially expressed genes shows enrichment for neural development and differentiation that suggests links to disease pathogenesis. Conclusions: Despite the fact that primary cell lines have different origins and a variety of additional driver mutations, their epigenomes appears to be remarkably similar, due to being shaped predominantly by the effects of histone mutations, as demonstrated in isogenic cell line systems. Global changes in H3K27me3 levels and distribution in H3 K27M mutant cells lead to specific changes in gene expression. The changes induced by K27M mutations also appear to be specific to the cell type and/or developmental context of origin. This may help better understand the effect they have in reshaping the epigenome to promote oncogenesis. Citation Format: Ashot S. Harutyunyan, Brian Krug, Simon Papillon-Cavanagh, Haifen Chen, Shriya Deshmukh, Warren A. Cheung, Rui Li, Jad Belle, Denise Bechet, Nicolas De Jay, Michele Zeinieh, Tenzin Gayden, Caterina Russo, Leonie Mikael, Damien Faury, Claudia Kleinman, Tomi Pastinen, Jacek Majewski, Nada Jabado. Identification of epigenomic changes induced by H3 K27M mutation in glioblastoma using patient-derived and CRISPR/Cas9 edited cell lines [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference: Pediatric Cancer Research: From Basic Science to the Clinic; 2017 Dec 3-6; Atlanta, Georgia. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2018;78(19 Suppl):Abstract nr B44.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,358 · 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
Publié2018
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