Found in Transcription: Gene fusions arise through defects in RNA processing in the absence of chromosomal rearrangements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent advancements in high throughput sequencing analysis have enabled the characterization of cancer-driving fusions, improving our understanding of cancer development. Most fusion calling methods, however, examine either RNA or DNA information alone and are limited to a rigid definition of what constitutes a fusion. For this study we developed a pipeline that incorporates several fusion calling methods and considers both RNA and DNA to capture a more complete representation of the tumour fusion landscape. Interestingly, most of the fusions we identified were specific to RNA, with no evidence of corresponding genomic restructuring. Further, while the average total number of fusions in tumour and normal brain tissue samples is comparable, their overall fusion profiles vary significantly. Tumours have an over-representation of fusions occurring between coding genes, whereas fusions involving intergenic or non-coding regions comprised the vast majority of those in normals. Tumours were also more abundant in unique, sample-specific fusions compared to normals, though several fusions exhibited strong recurrence in the tumour type examined (diffuse intrinsic pontine glioma; DIPG) and were absent from both normal tissues and other cancers. Intriguingly, tumours also show broad up- or down-regulation of spliceosomal gene expression, which significantly correlates with fusion number (p=0.007). Our results show that RNA-specific fusions are abundant in both tumour and normal tissue and are associated with spliceosomal gene dysregulation. RNA-specific fusions should be considered as a potential mechanism that may contribute to cancer formation initiation and maintenance alongside more traditional structural events.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».