EPCO-21. CORE REGULATORY CIRCUIT TRANSCRIPTION FACTORS DRIVE EXPRESSION FROM HIGH LEVEL AMPLICONS IN PEDIATRIC HIGH-GRADE GLIOMAS
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».