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Enregistrement W2971504567 · doi:10.1017/cjn.2019.268

Role of MacroH2A2 in the glioblastoma stem cell epigenome

2019· article· en· W2971504567 sur OpenAlexaffvenue
Ana Nikolić, Katrina Ellestad, Michael J. Johnston, P. Dirks, FJ Zemp, Christopher Gafiuk, DJ Mahoney, Marco Gallo

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensSickKids FoundationUniversity of TorontoHospital for Sick ChildrenChildren’s Health Research InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpigenomeGlioblastomaGene knockdownEpigeneticsStem cellHistoneCancer researchStem cell markerBiomarkerTemozolomideBiologyGeneMedicineOncologyGene expressionGeneticsDNA methylation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glioblastoma is the most common primary malignant brain tumour in adults, and remains uniformly lethal. These tumours contain a subpopulation of glioblastoma stem cells (GSCs) that drive tumour recurrence and drug resistance. We find that MacroH2A2 is a histone variant that can stratify glioblastoma patients, with higher levels of this histone variant associated with better patient prognosis. Knockdown of macroH2A2 in GSCs is associated with increased self-renewal and an increased expression of stemness genes by RNA-seq. Our preliminary results suggest that macroH2A2 is a novel biomarker for glioblastoma and that macroH2A2 loss is a marker of GSC stemness and a poor prognostic marker in glioblastoma. This work identifies loss of macroH2A2 as a feature of GSCs and provides a framework for therapeutic modulation of this histone variant. LEARNING OBJECTIVES This presentation will enable the learner to: 1. Explain the role of epigenetics in glioblastoma pathophysiology

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 seuil0,004

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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,222 · 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
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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