<i>Sleeping Beauty</i> Insertional Mutagenesis Reveals Important Genetic Drivers of Central Nervous System Embryonal Tumors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Medulloblastoma and central nervous system primitive neuroectodermal tumors (CNS-PNET) are aggressive, poorly differentiated brain tumors with limited effective therapies. Using Sleeping Beauty (SB) transposon mutagenesis, we identified novel genetic drivers of medulloblastoma and CNS-PNET. Cross-species gene expression analyses classified SB-driven tumors into distinct medulloblastoma and CNS-PNET subgroups, indicating they resemble human Sonic hedgehog and group 3 and 4 medulloblastoma and CNS neuroblastoma with FOXR2 activation. This represents the first genetically induced mouse model of CNS-PNET and a rare model of group 3 and 4 medulloblastoma. We identified several putative proto-oncogenes including Arhgap36, Megf10, and Foxr2. Genetic manipulation of these genes demonstrated a robust impact on tumorigenesis in vitro and in vivo. We also determined that FOXR2 interacts with N-MYC, increases C-MYC protein stability, and activates FAK/SRC signaling. Altogether, our study identified several promising therapeutic targets in medulloblastoma and CNS-PNET. Significance: A transposon-induced mouse model identifies several novel genetic drivers and potential therapeutic targets in medulloblastoma and CNS-PNET.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».