TBIO-05. GENOME-SCALE NUCLEOTIDE-SPECIFIC CHARACTERIZATION OF 5-HYDROXYMETHYLCYTOSINE IN PEDIATRIC CENTRAL NERVOUS SYSTEM TUMORS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Though aberrant cytosine modifications are prevalent in cancer, nucleotide-specific 5-hydroxymethylcytosine (5hmC) modifications remain understudied, including in pediatric CNS tumors. Brain 5-hydroxymethylation is linked with development and differentiation. We measured genome-scale nucleotide-specific 5hmC in patients with diagnoses of glioma, ependymoma, and embryonal tumors under age 18 (n=36), and in non-tumor pediatric brain tissues (n=3). DNA was processed with tandem oxidative (OxBS) and bisulfite (BS) treatments followed by hybridization to the Illumina Methylation EPIC Array that interrogates over 860,000 CpG sites. We used the OxyBS R package to determine levels of 5hmC and 5mC. Mean 5hmC levels were lower in tumors (gliomas 4.1%, ependymomas 3.9%, and embryonal tumors 3.4%) compared to nontumor tissues (5.3%). We subset to the CpGs with the 5% highest 5hmC content for downstream analyses (37,173 CpGs). These sites were enriched among regulatory elements, including TFBS (Odds Ratio 1.14 p-value 3.57E-20) and super-enhancers (OR 1.93, p-value 1.14E-126). Linear mixed-effects models adjusted for age, sex, and cell type proportions tested the CpG-specific differences in 5hmC between tumor and nontumor samples, as well as between tumor subtypes. 5hmC levels were depleted across tumors compared with nontumor brain tissues, including at CpG islands. Model-based clustering (RPMM) results indicated that patients with low 5hmC patterns have poorer overall survival and increased risk of recurrence. Our results indicate that 5hmC localizes to sites in the DNA critical to gene regulation and is associated with patient outcomes. This study offers an opportunity to potentially contribute to classification markers for childhood brain tumors.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».