DNA barcoded competitive clone-initiating cell analysis reveals novel features of metastatic growth in a cancer xenograft model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A problematic feature of many human cancers is a lack of understanding of mechanisms controlling organ-specific patterns of metastasis, despite recent progress in identifying many mutations and transcriptional programs shown to confer this potential. To address this gap, we developed a methodology that enables different aspects of the metastatic process to be comprehensively characterized at a clonal resolution. Our approach exploits the application of a computational pipeline to analyze and visualize clonal data obtained from transplant experiments in which a cellular DNA barcoding strategy is used to distinguish the separate clonal contributions of two or more competing cell populations. To illustrate the power of this methodology, we demonstrate its ability to discriminate the metastatic behavior in immunodeficient mice of a well-established human metastatic cancer cell line and its co-transplanted LRRC15 knockdown derivative. We also show how the use of machine learning to quantify clone-initiating cell (CIC) numbers and their subsequent metastatic progeny generated in different sites can reveal previously unknown relationships between different cellular genotypes and their initial sites of implantation with their subsequent respective dissemination patterns. These findings underscore the potential of such combined genomic and computational methodologies to identify new clonally-relevant drivers of site-specific patterns of metastasis.
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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 | 0,001 |
| 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 ».