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Enregistrement W4311860113 · doi:10.1101/2022.12.15.519823

<i>ASXL1</i> mutations that cause Bohring Opitz Syndrome (BOS) or acute myeloid leukemia share epigenomic and transcriptomic signatures

2022· preprint· en· W4311860113 sur OpenAlexaff
Isabella Lin, Zain Awamleh, Angela Wei, Bianca Russell, Rosanna Weksberg, Valerie A. Arboleda

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésTranscriptomeBiologyEpigenomeMyeloid leukemiaEpigeneticsDNA methylationGeneticsEpigenomicsCancer researchGeneBioinformaticsGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract De novo , truncating variants of ASXL1 cause two distinct disorders: Bohring-Opitz Syndrome (BOS, OMIM #605039) a rare pediatric disorder characterized by multiorgan anomalies that disrupt normal brain, heart, and bone development causing severe intellectual disability or are somatic driver mutations causing acute myeloid leukemia(AML). Despite their distinct clinical presentations, we propose that ASXL1 mutations drive common epigenetic and transcriptomic dysregulation in BOS and AML. We analyzed DNA methylation (DNAm) and RNA-seq data from BOS patients (n=13) and controls (n=38) and publicly available DNAm of AML cases with (n=3) and without (n=3) ASXL1 mutations from The Cancer Genome Atlas (TCGA), and RNA-seq data from AML cases (n=27) from the Beat AML cohort. Using a DNA-methylation based episignature that we previously developed for BOS, we clustered AML, BOS and normal controls together. We showed that AML samples with ASXL1 mutations clustered closest to individuals with BOS, whereas individuals with AML without ASXL1 mutations clustered separately. We also observe common dysregulation of the transcriptome between BOS and AML with ASXL1 mutations compared to controls. Our transcriptomic analysis identified 821 significantly differentially expressed genes that were shared between both data sets and 74.9% showed differential expression in the same direction. BOS patients are rare and have some reports of tumors but no clear guidelines on cancer screening protocols. This represents the first direct comparison between distinct diseases that show common epigenetic and transcriptomic effects, and potentially common drug targets for patients harboring ASXL1 mutations on the epigenome and transcriptome. KEY POINTS Acute myeloid leukemias harboring somatic ASXL1 driver mutations and Bohring-Opitz syndrome caused by germline ASXL1 mutations share common epigenomic and transcriptomic dysregulation A gene-centric approach can inform molecular mechanisms across distinct disease types and point towards shared targetable pathways.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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