MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3118995701 · doi:10.7554/elife.64090

Single-cell chromatin accessibility profiling of glioblastoma identifies an invasive cancer stem cell population associated with lower survival

2021· article· en· W3118995701 sur OpenAlexafffund
Paul Guilhamon, Charles Chesnelong, Michelle Kushida, Ana Nikolić, Divya Singhal, Graham MacLeod, Seyed Ali Madani Tonekaboni, Florence M.G. Cavalli, Christopher Arlidge, Nishani Rajakulendran, Naghmeh Rastegar, Xiaoguang Hao, Rozina Hassam, Laura J. Smith, Heather Whetstone, Fiona J. Coutinho, Bettina Nadorp, Katrina Ellestad, H. Artee Luchman, Jennifer A. Chan, Molly S. Shoichet, Michael D. Taylor, Benjamin Haibe‐Kains, Samuel Weiss, Stéphane Angers, Marco Gallo, Peter B. Dirks, Mathieu Lupien

Notice bibliographique

RevueeLife · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSingle-cell and spatial transcriptomics
Établissements canadiensVector InstituteHotchkiss Brain InstituteOntario Institute for Cancer ResearchAlberta Children's HospitalUniversity of CalgaryUniversity of TorontoUniversity Health NetworkSickKids FoundationPrincess Margaret Cancer CentreHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesHospital for Sick ChildrenTerry Fox Research InstituteCanadian Cancer SocietyNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaPrincess Margaret Cancer FoundationCanadian Institutes of Health ResearchAlliance for Cancer Gene Therapy
Mots-clésChromatinBiologyStem cellCancer stem cellPopulationCancer researchTranscription factorComputational biologyGeneticsMedicineGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chromatin accessibility discriminates stem from mature cell populations, enabling the identification of primitive stem-like cells in primary tumors, such as glioblastoma (GBM) where self-renewing cells driving cancer progression and recurrence are prime targets for therapeutic intervention. We show, using single-cell chromatin accessibility, that primary human GBMs harbor a heterogeneous self-renewing population whose diversity is captured in patient-derived glioblastoma stem cells (GSCs). In-depth characterization of chromatin accessibility in GSCs identifies three GSC states: Reactive, Constructive, and Invasive, each governed by uniquely essential transcription factors and present within GBMs in varying proportions. Orthotopic xenografts reveal that GSC states associate with survival, and identify an invasive GSC signature predictive of low patient survival, in line with the higher invasive properties of Invasive state GSCs compared to Reactive and Constructive GSCs as shown by in vitro and in vivo assays. Our chromatin-driven characterization of GSC states improves prognostic precision and identifies dependencies to guide combination therapies.

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 seuil0,002

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations97
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueeLifeMême sujetSingle-cell and spatial transcriptomicsTravaux en français237 207