Cell-free DNA methylation-defined prognostic subgroups in small-cell lung cancer identified by leukocyte methylation subtraction
Notice bibliographique
Résumé
Small-cell lung cancer (SCLC) methylome is understudied. Here, we comprehensively profile SCLC using cell-free methylated DNA immunoprecipitation followed by sequencing (cfMeDIP-seq). Cell-free DNA (cfDNA) from plasma of 74 patients with SCLC pre-treatment and from 20 non-cancer participants, genomic DNA (gDNA) from peripheral blood leukocytes from the same 74 patients, and 7 accompanying circulating tumor cell-derived xenografts (CDXs) underwent cfMeDIP-seq. Peripheral blood leukocyte methylation (PRIME) subtraction to improve tumor specificity. SCLC cfDNA methylation is distinct from non-cancer but correlates with CDX tumor methylation. PRIME and k-means consensus identified two methylome clusters with prognostic associations that related to axon guidance, neuroactive ligand-receptor interaction, pluripotency of stem cells, and differentially methylated at long noncoding RNA and other repeats features. We comprehensively profiled the SCLC methylome in a large patient cohort and identified methylome clusters with prognostic associations. Our work demonstrates the potential of liquid biopsies in examining SCLC biology encoded in the methylome.
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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 ».