EPCO-07. NON-GENOMIC DETERMINANTS OF TUMOR CELL PHENOTYPES IN ADULT GLIOBLASTOMA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Non-genomic determinates of oncogenic cellular phenotypes is an emerging concept that expanded our model of tumor hallmarks. We hypothesized that oncogenic programs in adult glioblastoma (GBM) such as angiogenesis, proliferation, DNA repair, epithelial to mesenchymal transition and quiescent states are achieved independently of mutational background or clonal linage. We therefore explored the assortations of large-scale chromosomal rearrangements and canonical driver mutations with oncogenic programs in single cell RNA sequencing (scRNA-seq) of over 3000 tumor cells in 4 adult GBM using open data. We find recurring patterns where tumor cells from diverse mutational background and clonal linage converge upon oncogenic tumor phenotypes. We validate this observation in 9 tumors comprising over 16,000 cells and in xenograft animal models of GBM pre- and post temozolamide treatment. We finally explore the epigenetic associations of oncogenic phenotypes via computational label transfer from scRNA-seq to chromatic accessibility data from single cell ATAC sequencing (scATAC-seq). We find open genomic regions associated with canonical regulators, such as the highly oncogenic mesenchymal phenotype driven by TWIST1. Our results suggest a paradigm shift towards non-genetic determinants of oncogenic phenotypes in GBM complementing the conventional concept of cancer clonal evolution.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».