Comparison of the Transcriptomic Signatures in Pediatric and Adult CML
Notice bibliographique
Résumé
Children with chronic myeloid leukemia (CML) tend to present with higher white blood counts and larger spleens than adults with CML, suggesting that the biology of pediatric and adult CML may differ. To investigate whether pediatric and adult CML have unique molecular characteristics, we studied the transcriptomic signature of pediatric and adult CML CD34+ cells and healthy pediatric and adult CD34+ control cells. Using high-throughput RNA sequencing, we found 567 genes (207 up- and 360 downregulated) differentially expressed in pediatric CML CD34+ cells compared to pediatric healthy CD34+ cells. Directly comparing pediatric and adult CML CD34+ cells, 398 genes (258 up- and 140 downregulated), including many in the Rho pathway, were differentially expressed in pediatric CML CD34+ cells. Using RT-qPCR to verify differentially expressed genes, VAV2 and ARHGAP27 were significantly upregulated in adult CML CD34+ cells compared to pediatric CML CD34+ cells. NCF1, CYBB, and S100A8 were upregulated in adult CML CD34+ cells but not in pediatric CML CD34+ cells, compared to healthy controls. In contrast, DLC1 was significantly upregulated in pediatric CML CD34+ cells but not in adult CML CD34+ cells, compared to healthy controls. These results demonstrate unique molecular characteristics of pediatric CML, such as dysregulation of the Rho pathway, which may contribute to clinical differences between pediatric and adult patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».