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Enregistrement W4281671975 · doi:10.1093/neuonc/noac079.094

DIPG-37. Exploring the role of the epigenetic factor H2A.Z acetylation in DIPG

2022· article· en· W4281671975 sur OpenAlexaff
Yolanda Colino Sanguino, Laura Rodríguez de la Fuente, Dana Kisswani, Padraic S. Kearney, Evangeline R. Jackson, Ryan J. Duchatel, Holly Holliday, Nada Jabado, Maria Tsoli, David S. Ziegler, Matthew D. Dun, Fatima Mora

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHistone H3HistoneEpigeneticsCarcinogenesisCancer researchBiologyAcetylationNucleosomeGeneticsEnhancerCancerGeneMolecular biologyTranscription factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Diffuse intrinsic pontine glioma (DIPG) is the most aggressive brain tumor found in children with a peak incidence of 5-7 years of age, with median survival after diagnosis less than one year. In more than 60% of DIPG cases, a recurring somatic mutation in the H3F3A gene, that causes a lysine 27 to methionine substitution is seen in the histone variant H3.3 (H3.3K27M). Wildtype histone variants H2A.Z and H3.3, are frequently found in the same nucleosome and cooperate to regulate transcription. We and others have identified that acetylation of H2A.Z (H2A.Zac) can be an oncogenic driver in adult cancer types through mislocalization of H2A.Z at promoters and enhancers of cancer-associated genes loci. However, the role of H2A.Z in H3.3K27M+ DIPG has never been studied. Thus, we hypothesized that H2A.Zac cooperates with H3.3K27M to drive DIPG oncogenesis. Here we aim to unravel the molecular relationship between H2A.Zac and H3.3K27M in DIPG and their link to oncogenesis. First, using a histone mass spectrometry dataset, we found that the level of H2A.Zac is significantly higher in samples with H3K27M compared to H3.3WT. In addition, the comparison between H2A.Zac with H3.3K27M ChIP-seq data in several DIPG cell lines showed that around 30% of H3.3K27M peaks overlapped with H2A.Zac marked regions, a similar proportion found between H3.3 and H2A.Z under physiological conditions. Interestingly, active enhancers are the most enriched regulatory regions for H3.3K27M/H2A.Zac overlapping regions and those enhancers are associated with genes involved in pathways commonly altered in H3.3K27M gliomas. These data suggest H2A.Zac levels are altered in DIPG and H2A.Zac may be involved in aberrant enhancer activation in DIPG and thus constitute a novel therapeutic target for H3.3K27M+ DIPG.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2022
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