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Enregistrement W4282574692 · doi:10.1016/j.isci.2022.104576

Single-cell transcriptional regulation and genetic evolution of neuroendocrine prostate cancer

2022· article· en· W4282574692 sur OpenAlexaff
Ziwei Wang, Tao Wang, Danni Hong, Baijun Dong, Yan Wang, Huaqiang Huang, Wenhui Zhang, Bijun Lian, Boyao Ji, Haoqing Shi, Min Qu, Xu Gao, Daofeng Li, Colin C. Collins, Gong‐Hong Wei, Chuanliang Xu, Hyung Joo Lee, Jialiang Huang, Jing Li

Notice bibliographique

RevueiScience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesShanghai Rising-Star ProgramNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésProstate cancerSOX2BiologyTranscriptomeTranscription factorGeneRegulation of gene expressionCancer researchProstateComputational biologyGene expressionNeuroendocrine differentiationCancerGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neuroendocrine prostate cancer (NEPC) is a lethal subtype of prostate cancer, with a 10% five-year survival rate. However, little is known about its origin and the mechanisms governing its emergence. Our study characterized ADPC and NEPC in prostate tumors from 7 patients using scRNA-seq. First, we identified two NEPC gene expression signatures representing different phases of trans -differentiation. New marker genes we identified may be used for clinical diagnosis. Second, integrative analyses combining expression and subclonal architecture revealed different paths by which NEPC diverges from the original ADPC, either directly from treatment-naïve tumor cells or from specific intermediate states of treatment-resistance. Third, we inferred a hierarchical transcription factor (TF) network underlying the progression, which involves constitutive regulation by ASCL1, FOXA2, and selective regulation by NKX2-2, POU3F2, and SOX2. Together, these results defined the complex expression profiles and advanced our understanding of the genetic and transcriptomic mechanisms leading to NEPC differentiation.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeObservationnel
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

Citations61
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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