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Enregistrement W3034264324 · doi:10.1101/312041

Characterizing genetic intra-tumor heterogeneity across 2,658 human cancer genomes

2018· preprint· en· W3034264324 sur OpenAlexafffund
Stefan C. Dentro, Ignaty Leshchiner, Kerstin Haase, Maxime Tarabichi, Jeff Wintersinger, Amit G. Deshwar, Kaixian Yu, Yulia Rubanova, Geoff Macintyre, Jonas Demeulemeester, Ignacio Vázquez-Garćıa, Kortine Kleinheinz, Dimitri Livitz, Salem Malikić, Nilgun Donmez, Subhajit Sengupta, Pavana Anur, Clemency Jolly, Marek Cmero, Daniel Rosebrock, Steven E. Schumacher, Yu Fan, Matthew W. Fittall, Ruben M. Drews, Xiaotong Yao, Juhee Lee, Matthias Schlesner, Hongtu Zhu, David J. Adams, Gad Getz, Paul C. Boutros, Marcin Imieliński, Rameen Beroukhim, S. Cenk Şahinalp, Yuan Ji, Martin Peifer, Iñigo Martincorena, Florian Markowetz, Ville Mustonen, Ke Yuan, Moritz Gerstung, Paul T. Spellman, Wenyi Wang, Quaid Morris, David C. Wedge, Peter Van Loo

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2018
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institute of Mental HealthEngineering and Physical Sciences Research CouncilMedical Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaWellcome TrustHutchison Whampoa LimitedFonds Wetenschappelijk OnderzoekVlaamse regeringEuropean CommissionLi Ka Shing FoundationOvarian Cancer Research AllianceFrancis Crick InstituteNational Institutes of HealthUniversity of CambridgeCancer Research UK
Mots-clésBiologyGenomeCancerGeneticsComputational biologyGeneSelection (genetic algorithm)Positive selectionTumor heterogeneity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY Intra-tumor heterogeneity (ITH) is a mechanism of therapeutic resistance and therefore an important clinical challenge. However, the extent, origin and drivers of ITH across cancer types are poorly understood. To address this question, we extensively characterize ITH across whole-genome sequences of 2,658 cancer samples, spanning 38 cancer types. Nearly all informative samples (95.1%) contain evidence of distinct subclonal expansions, with frequent branching relationships between subclones. We observe positive selection of subclonal driver mutations across most cancer types, and identify cancer type specific subclonal patterns of driver gene mutations, fusions, structural variants and copy-number alterations, as well as dynamic changes in mutational processes between subclonal expansions. Our results underline the importance of ITH and its drivers in tumor evolution, and provide an unprecedented pan-cancer resource of comprehensively annotated subclonal events from whole-genome sequencing data.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations108
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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