<i>In vivo</i> functional genomics identifies essentiality of potassium homeostasis in medulloblastoma
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The identification of cancer maintenance genes—driver genes essential to tumor survival—is fundamental for developing effective cancer therapy. Transposon-based insertional mutagenesis screens can identify cancer driver genes broadly but not discriminate maintenance from progression or initiation drivers, which contribute to cancer phenotypes and tumorigenesis, respectively. We engineered a nested, double-jumping transposon system to first dysregulate gene expression during tumorigenesis and then restore gene expression following tumor induction, allowing for genome-wide screening of maintenance essentiality in vivo . In a mouse model of medulloblastoma, the most common pediatric malignancy, insertion and remobilization of this nested transposon uncovers potassium channel genes as recurrent maintenance drivers. In human medulloblastoma, KCNB2 is the most overexpressed potassium channel across Group 3, Group 4, and SHH subgroups, and Kcnb2 knockout in mice diminishes the replicative potential of medulloblastoma-propagating cells to mitigate tumor growth. Kcnb2 governs potassium homeostasis to regulate plasma membrane tension-gated EGFR signaling, which drives proliferative expansion of medulloblastoma-propagating cells. Thus, our novel transposon system reveals potassium homeostasis as essential to tumor maintenance through biomechanical modulation of membrane signaling.
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 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) | 0,002 | 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 ».