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Enregistrement W3037646282 · doi:10.1371/journal.pone.0235343

Super-enhancer acquisition drives oncogene expression in triple negative breast cancer

2020· article· en· W3037646282 sur OpenAlexfundno aff
Ryan Raisner, Russell Bainer, Peter M. Haverty, Kelli L. Benedetti, Karen E. Gascoigne

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Chromatin Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGenentech
Mots-clésEnhancerTriple-negative breast cancerCancer researchBreast cancerBiologyCarcinogenesisOncogeneChromatin immunoprecipitationCancerCRISPRComputational biologyGene expressionGeneGeneticsPromoterCell cycle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Triple Negative Breast Cancer (TNBC) is a heterogeneous disease lacking known molecular drivers and effective targeted therapies. Cytotoxic chemotherapy remains the mainstay of treatment for TNBCs, which have significantly poorer survival rates compared to other breast cancer subtypes. In addition to changes within the coding genome, aberrant enhancer activity is a well-established contributor to tumorigenesis. Here we use H3K27Ac chromatin immunoprecipitation followed by sequencing (ChIP-Seq) to map the active cis-regulatory landscape in TNBC. We identify distinct disease subtypes associated with specific enhancer activity, and over 2,500 unique superenhancers acquired by tumor cells but absent from normal breast tissue. To identify potential actionable disease drivers, we probed the dependency on genes that associate with tumor-specific enhancers by CRISPR screening. In this way we identify a number of tumor-specific dependencies, including a previously uncharacterized dependency on the TGFβ pseudo-receptor BAMBI.

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 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,209 · 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.

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

Citations31
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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