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Enregistrement W3118088258 · doi:10.3324/haematol.2020.271619

Epigenetic changes in human model KMT2A leukemias highlight early events during leukemogenesis

2020· article· en· W3118088258 sur OpenAlexafffund
Thomas Milan, Magalie Celton, Karine Lagacé, Élodie Roques, Safia Safa-Tahar-Henni, Eva Bresson, Anne Bergeron, Josée Hébert, Soheil Meshinchi, Sonia Cellot, Frédéric Barabé, Brian T. Wilhelm

Notice bibliographique

RevueHaematologica · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineHôpital Maisonneuve-RosemontUniversité de MontréalUniversité LavalCentre hospitalier de l'Université LavalHôpital de l'Enfant-JésusInstitute for Research in Immunology and Cancer
Organismes subventionnairesUniversité de MontréalCHU Sainte-Justine FoundationMolson Foundation
Mots-clésBiologyEpigeneticsEpigenomeGeneticsCancer researchDNA methylationChromatinRegulation of gene expressionEpigenomicsTranscription factorDemethylaseHistoneGene expressionGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chromosomal translocations involving KMT2A gene are one of the most common genetic alterations found in pediatric acute myeloid leukemias (AML) although the molecular mechanisms that initiate the disease remain incompletely defined. To elucidate these initiating events we have used a human model system of AML driven by the KMT2A-MLLT3 (KM3) fusion. More specifically, we investigated changes in DNA methylation, histone modifications, and chromatin accessibility at each stage of our model system and correlated these with expression changes. We observe the development of a profound hypomethylation phenotype in the early stages of leukemic transformation after KM3 addition along with loss of expression of stem cell associated genes along with skewed expression in other genes such as S100A8/9 implicated in leukemogenesis. In addition, early increases in the expression of the lysine demethylase KDM4B was functionally linked to these expression changes as well as other key transcription factors. Remarkably, our ATAC-seq data showed that there were relatively few leukemiaspecific changes and the vast majority corresponded to open chromatin regions and transcription factor clusters previously observed in other cell types. Integration of the gene expression and epigenetic changes revealed the adenylate cyclase gene ADCY9 as an essential gene in KM3-AML, and suggest the potential for autocrine signalling through the chemokine receptor CCR1 and CCL23 ligand. Together, our results suggest that KM3 induces subtle changes in the epigenome while co-opting the normal transcriptional machinery to drive leukemogenesis.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,245 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations21
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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