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Enregistrement W3160109437 · doi:10.1101/2021.05.14.444202

Chromatin accessibility of primary human cancers ties regional mutational processes with tissues of origin

2021· preprint· en· W3160109437 sur OpenAlexafffund
Oliver Ocsenas, Jüri Reimand

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of OntarioTerry Fox Research InstituteOntario Institute for Cancer Research
Mots-clésBiologyMutagenesisCancerGeneticsEpigenomeChromatinEpigeneticsMutationGermline mutationComputational biologyGeneDNA methylationGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

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)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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