Human papillomavirus type 16 sub-lineages and integration in cancer
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Our lab has been intrigued by the fact that viral genomes often take on the role of mobile elements to perpetuate their existence in a complex organism’s genome. Multiple DNA viruses such as Epstein-Barr virus, hepatitis B virus, and human papillomavirus (HPV) can invade their host genome, as “genomic parasites”. We have been investigating HPV type 16 (HPV16), which is a prominent human tumour virus. In our recent in vitro work using 3D organoids, a common variant of HPV16’s coding region elicited early integration into the host genome compared to the HPV16 prototype sequence. Next-generation sequencing (NGS) data confirmed a transcriptomic profile of increased proliferation and chromosomal instability—both hallmarks of cancer. Epidemiologically, this variant is associated with a high cervical cancer incidence. To take inquiries a step further, we investigated variant-specific integration across HPV16-related cancers using NGS data from population-derived clinical samples in The Cancer Genome Atlas (TCGA)-curated database. Data were analyzed for HPV16 positivity, sub-lineage, and viral-host integration using a bioinformatic pipeline of open-source tools, including HPVDetector. Here, we report the analysis of 120 cervical cancer cases comprising HPV16 positive and negative samples as well as their different sub-lineage and integration status. The integration signature between variant and prototype did not differ quantitatively but qualitatively: that of the variant being related to hypoxia/energetics (Warburg effect) and that of the prototype being much more varied to include host immune abrogation and cancer pathways activation. We conclude by discussing challenges and future directions for expanding these analyses.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».