Non-coding Somatic Mutations Converge on the PAX8 Pathway in Epithelial Ovarian Cancer
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Transcriptional regulation is highly disease and cell-type specific. We performed H3K27ac chromatin immunoprecipitation and transcriptomic sequencing in primary tumors for the four different subtypes of invasive epithelial ovarian cancer (OC). Histotype-specific regulatory elements (REs) were enriched in enhancers (P<0.001). In silico prediction of putative target genes for histotype-specific REs identified genes ( WFDC2 , P=5.5×10 -5 ) and pathways (PI3K-Akt signaling, P<0.002) known to be involved in OC development. Some genes (e.g. PAX8 and CA125 ) are associated with super-enhancers (SEs) in all OCs, while others are histotype-specific, including PPP1R3B which is associated with SEs specific to clear cell OC. Integrated analysis of active chromatin landscapes with somatic single nucleotide variants (SNVs) from whole genome sequencing (WGS) of 232 primary OCs identified frequently mutated REs, including the KLF6 promoter (P=8.2×10 -8 ) and a putative enhancer at chromosome 6p22.1 (P<0.05). In high-grade serous OCs, somatic SNVs clustered in binding sites for the PAX8 binding partner TEAD4 (P=6×10 -11 ), while the collection of cis regulatory elements associated with PAX8 was the most frequently mutated set of enhancers in OC (P=0.003). Functional analyses supported our findings: Knockdown of PPP1R3B in clear cell OC cells significantly reduced intracellular glycogen content, a signature feature of this histotype; and stable knockout of a 635 bp region in the 6p22.1 enhancer induced downregulation of two predicted target genes, ZSCAN16 and ZSCAN12 (P=6.6 x 10 -4 and P=0.02). In summary, we have characterized histotype-specific epigenomic and transcriptomic landscapes in OC and defined likely functional REs based on somatic mutation analysis of ovarian tumors.
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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) | 0,002 | 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 ».