Chromatin accessibility of primary human cancers ties regional mutational processes with tissues of origin
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Regional distribution of somatic mutations in cancer genomes associates with DNA replication timing (RT) and chromatin accessibility (CA), however normal tissues and cell lines have contributed these insights while associations with the epigenomes of primary cancers remain uncharacterized. Results Here we model megabase-scale mutation burden in whole cancer genomes using ∼900 CA and RT profiles of primary cancers, normal tissues, and cell lines. CA profiles of primary cancers, rather than normal tissues, predict regional mutagenesis in most cancer types. Regional mutation burden associates with the CA profiles of matching cancer types, indicating tissue-specific determinants of mutagenesis. However, mutagenesis in squamous cell and lymphoid cancers instead associates with RT profiles. Mutational signatures also show tissue-specific associations with cancer epigenomes, especially for carcinogen-induced and unannotated signatures. Lastly, while each cancer type includes certain frequently-mutated genomic regions exceeding epigenome-informed predictions of mutation burden, these regions show a pan-cancer convergence to biological processes involved in development and cancer. Thus, modelling excess mutations using epigenomes highlights known cancer driver genes as well as frequently mutated non-coding regions. Conclusions The dominant association of regional mutation burden with cancer epigenomes suggests that many passenger mutations are determined by the epigenetic landscapes of transformed cells and may occur later in tumor evolution. CA-informed models help find cancer genes and pathways with positive selection and highlight regions where additional mutation burden is contributed by local mutational processes. This study underlines the complex interplay of mutational processes, genome function and evolution in cancer and tissues of origin.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».