Dual role of allele-specific DNA hypermethylation within the TERT promoter in cancer
Notice bibliographique
Résumé
Aberrant activation of telomerase in human cancer is achieved by various alterations within the TERT promoter, including cancer-specific DNA hypermethylation of the TERT hypermethylated oncological region (THOR). However, the impact of allele-specific DNA methylation within the TERT promoter on gene transcription remains incompletely understood. Using allele-specific next-generation sequencing, we screened a large cohort of normal and tumor tissues (n = 652) from 10 cancer types and identified that differential allelic methylation (DAM) of THOR is restricted to cancerous tissue and commonly observed in major cancer types. THOR-DAM was more common in adult cancers, which develop through multiple stages over time, than in childhood brain tumors. Furthermore, THOR-DAM was especially enriched in tumors harboring the activating TERT promoter mutations (TPMs). Functional studies revealed that allele-specific gene expression of TERT requires hypomethylation of the core promoter, both in TPM and TERT WT cancers. However, the expressing allele with hypomethylated core TERT promoter universally exhibits hypermethylation of THOR, while the nonexpressing alleles are either hypermethylated or hypomethylated throughout the promoter. Together, our findings suggest a dual role for allele-specific DNA methylation within the TERT promoter in the regulation of TERT expression in cancer.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».