MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3142571537 · doi:10.1016/j.cell.2021.03.009

Characterizing genetic intra-tumor heterogeneity across 2,658 human cancer genomes

2021· article· en· W3142571537 sur OpenAlexafffund
Stefan C. Dentro, Ignaty Leshchiner, Kerstin Haase, Maxime Tarabichi, Jeff Wintersinger, Amit G. Deshwar, Kaixian Yu, Yulia Rubanova, Geoff Macintyre, Jonas Demeulemeester, Ignacio Vázquez-Garćıa, Kortine Kleinheinz, Dimitri Livitz, Salem Malikić, Nilgun Donmez, Subhajit Sengupta, Pavana Anur, Clemency Jolly, Marek Cmero, Daniel Rosebrock, Steven E. Schumacher, Yu Fan, Matthew W. Fittall, Ruben M. Drews, Xiaotong Yao, Thomas B.K. Watkins, Ju‐Hee Lee, Matthias Schlesner, Hongtu Zhu, David J. Adams, Nicholas McGranahan, Charles Swanton, Gad Getz, Paul C. Boutros, Marcin Imieliński, Rameen Beroukhim, S. Cenk Şahinalp, Yuan Ji, Martin Peifer, Iñigo Martincorena, Florian Markowetz, Ville Mustonen, Ke Yuan, Moritz Gerstung, Paul T. Spellman, Wenyi Wang, Quaid Morris, David C. Wedge, Peter Van Loo, Santiago González, Rameen Beroukhim, David D.L. Bowtell, Peter J. Campbell, Shaolong Cao, Elizabeth L. Christie, Yupeng Cun, Kevin J. Dawson, Roland Eils, Yu Fan, Dale W. Garsed, Gavin Ha, Lara Jerman, Yuan Ji, Juhee Lee, Henry Lee-Six, Thomas J. Mitchell, Layla Oesper, Myron Peto, Benjamin J. Raphael, Adriana Salcedo, Ruian Shi, Seung Jun Shin, Lincoln Stein, Oliver Spiro, Shankar Vembu, David A. Wheeler, Tsun-Po Yang, Ke Yuan, Hongtu Zhu

Notice bibliographique

RevueCell · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityVector InstituteOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institutes of HealthH2020 European Research CouncilOno PharmaceuticalFonds Wetenschappelijk OnderzoekRoyal SocietyCancer Research UKLi Ka Shing FoundationOvarian Cancer Research Fund AllianceFrancis Crick InstituteWellcome TrustEngineering and Physical Sciences Research CouncilBristol-Myers SquibbAstraZenecaMedical Research CouncilCelgeneGlaxoSmithKlinePfizer
Mots-clésBiologyGenomeGeneticsCancerComputational biologyGeneMutation AccumulationMechanism (biology)Positive selectionSelection (genetic algorithm)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intra-tumor heterogeneity (ITH) is a mechanism of therapeutic resistance and therefore an important clinical challenge. However, the extent, origin, and drivers of ITH across cancer types are poorly understood. To address this, we extensively characterize ITH across whole-genome sequences of 2,658 cancer samples spanning 38 cancer types. Nearly all informative samples (95.1%) contain evidence of distinct subclonal expansions with frequent branching relationships between subclones. We observe positive selection of subclonal driver mutations across most cancer types and identify cancer type-specific subclonal patterns of driver gene mutations, fusions, structural variants, and copy number alterations as well as dynamic changes in mutational processes between subclonal expansions. Our results underline the importance of ITH and its drivers in tumor evolution and provide a pan-cancer resource of comprehensively annotated subclonal events from whole-genome sequencing data.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeObservationnel
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

Citations557
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCellMême sujetCancer Genomics and DiagnosticsTravaux en français237 207