Quantitative characterization of tumor cell-free DNA shortening
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies found that cell-free DNA (cfDNA) generated from tumors was shorter than that from healthy cells, and selecting short cfDNA could enrich for tumor cfDNA and improve its usage in early cancer diagnosis and treatment monitoring; however, the underlying mechanism of shortened tumor cfDNA was still unknown, which potentially limits its further clinical application. RESULTS: Using targeted sequencing of cfDNA in a large cohort of solid tumor patient, sequencing reads harboring tumor-specific somatic mutations were isolated to examine the exact size distribution of tumor cfDNA. For the majority of studied cases, 166 bp remained as the peak size of tumor cfDNA, with tumor cfDNA showing an increased proportion of short fragments (100-150 bp). Less than 1% of cfDNA samples were found to be peaked at 134/144 bp and independent of tumor cfDNA purity. Using whole-genome sequencing of cfDNA, we discovered a positive correlation between cfDNA shortening and the magnitude of chromatin inaccessibility, as measured by transcription, DNase I hypersensitivity, and histone modifications. Tumor cfDNA shortening occurred simultaneously at both 5' and 3' ends of the DNA wrapped around nucleosomes. CONCLUSIONS: Tumor cfDNA shortening exhibited two distinctive modes. Tumor cfDNA purity and chromatin inaccessibility were contributing factors but insufficient to trigger a global transition from 166 bp dominant to 134/144 bp dominant phenotype.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».