ZFTA–RELA Dictates Oncogenic Transcriptional Programs to Drive Aggressive Supratentorial Ependymoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract More than 60% of supratentorial ependymomas harbor a ZFTA–RELA (ZRfus) gene fusion (formerly C11orf95–RELA). To study the biology of ZRfus, we developed an autochthonous mouse tumor model using in utero electroporation (IUE) of the embryonic mouse brain. Integrative epigenomic and transcriptomic mapping was performed on IUE-driven ZRfus tumors by CUT&RUN, chromatin immunoprecipitation sequencing, assay for transposase-accessible chromatin sequencing, and RNA sequencing and compared with human ZRfus-driven ependymoma. In addition to direct canonical NFκB pathway activation, ZRfus dictates a neoplastic transcriptional program and binds to thousands of unique sites across the genome that are enriched with PLAGL family transcription factor (TF) motifs. ZRfus activates gene expression programs through recruitment of transcriptional coactivators (Brd4, Ep300, Cbp, Pol2) that are amenable to pharmacologic inhibition. Downstream ZRfus target genes converge on developmental programs marked by PLAGL TF proteins, and activate neoplastic programs enriched in Mapk, focal adhesion, and gene imprinting networks. Significance: Ependymomas are aggressive brain tumors. Although drivers of supratentorial ependymoma (ZFTA- and YAP1-associated gene fusions) have been discovered, their functions remain unclear. Our study investigates the biology of ZFTA–RELA-driven ependymoma, specifically mechanisms of transcriptional deregulation and direct downstream gene networks that may be leveraged for potential therapeutic testing. This article is highlighted in the In This Issue feature, p. 2113
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».