HGG-36. Elucidating the role of long non-coding RNAs in pediatric high grade gliomas
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND: Genomic and transcriptomic studies have elucidated new insights into the landscape of diffuse intrinsic pontine glioma (DIPG). However, the role of long non-coding RNAs (lncRNAs) has not been explored at depth in these tumors, and there have not been studies focused on how lncRNAs interact with the K27M histone mutation. In a recent analysis of nearly 200 DIPGs and pediatric high-grade gliomas (pHGG), we previously detected a novel, recurring structural variant in the lncRNA CCDC26. This rearrangement occurs in nearly 10% of all DIPGs, and we have furthermore identified alterations in more than 100 lncRNAs in DIPG. METHODS: To identify lncRNAs required for proliferation of patient-derived DIPG cancer cells, we designed two custom genome-scale lncRNA libraries. We generated a genome-scale lncRNA CRISPR-Cas9 knockout pooled library, consisting of 45,766 single guide RNAs (sgRNAs). Additionally, we generated a genome-wide CRISPR interference pooled library consisting of 45,608 sgRNAs, targeting lncRNA transcription start sites (TSS). RESULTS: We utilized in vitro histone-mutant pHGG models as well as edited clones of these models with the K27M mutant corrected in order to compare lncRNA dependencies in these two contexts. We have successfully performed genome-scale CRISPR-Cas9 knockout and CRISPR interference screens targeting lncRNAs in these cell lines, revealing lncRNA dependencies. Candidate dependencies in our CRISPR-Cas9 knockout screen include LOC100507412, LOC105379524, and LINC02193. CONCLUSION: Genome-wide lncRNA CRISPR knock-out and CRISPR interference screens are a novel approach for the unbiased identification of lncRNAs that are required for pediatric high-grade glioma proliferation. Further validation of specific lncRNAs is required, and these lncRNA dependencies represent potential novel therapeutic targets.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».