MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3217378019 · doi:10.1093/neuonc/noab196.020

EPCO-21. CORE REGULATORY CIRCUIT TRANSCRIPTION FACTORS DRIVE EXPRESSION FROM HIGH LEVEL AMPLICONS IN PEDIATRIC HIGH-GRADE GLIOMAS

2021· article· en· W3217378019 sur OpenAlexaff
Davy Deng, Frank Dubois, Alexander Crane, Ashot S. Harutyunyan, Rameen Beroukhim, Pratiti Bandopadhayay

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCircular RNAs in diseases
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOncogeneEnhancerAmpliconBiologyTranscription factorCancer researchOncogene ProteinsGeneticsGeneRegulation of gene expressionCell cyclePolymerase chain reaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND Pediatric High-Grade Gliomas (pHGGs) show recurrent high-level amplifications around the oncogenes MET, MYCN and EGFR. However what drives expression of the oncogenes from these amplicons remains unclear. We aim to discover enhancers on these amplicons that are responsible for oncogene expressions and the core regulatory transcription factors (TFs) they bind. METHOD Using RNA-seq from 12 pHGG cell lines, we identified groups of high and low-expressing pHGG lines for MET, MYCN and EGFR. We then compared the H3K27Ac ChIP-seq between the two groups using diffbind. This allowed us to identify statistically significant peaks that are differentially activated in the oncogene-high v.s. oncogene-low expressing groups. Additionally, we overlapped the positions of these candidate oncogene enhancers with the regions that are recurrently incorporated into high-level amplicons based on published whole genome sequencing data. Using a previously defined set of core regulatory TFs we determined which TF binds the amplified oncogene enhancers and could be driving oncogenic expressions of MET, MYCN and EGFR in pHGGs. RESULTS We identify 3 cell lines for both the high- and low-expressing groups for each oncogene. Cell lines with high expression of the oncogene showed distinct enhancers with significant enrichment in H3K27Ac compared to the cell lines with low expression for each oncogene. Of all enhancers with enrichment high oncogene expression groups those with binding sites for known pHGG core regulatory circuit TF were preferentially incorporated into the high-level amplicons of the oncogene. We also identified core TFs that bind enhancers for MYCN, EGFR and MET as well as core TFs that are unique to a single oncogene. CONCLUSION We identified candidate core transcription factor that drives expression of multiple oncogenes in pHGG. These could serve as a potential novel therapeutic target for pHGGs with addiction to MYCN or RTK signaling.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNeuro-OncologyMême sujetCircular RNAs in diseasesTravaux en français237 207