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Enregistrement W4362662423 · doi:10.1101/2023.04.05.535576

The super-enhancer landscape reflects molecular subgroups of adrenocortical carcinoma

2023· preprint· en· W4362662423 sur OpenAlexaff
Samuel Gunz, Gwenneg Kerdivel, Jonas Meirer, Igor Shapiro, Bruno Ragazzon, Floriane Amrouche, Marie-Ange Calméjane, Juliette Hamroune, Sandra Sigala, Alfredo Berruti, Jérôme Bertherat, Guillaume Assié, Constanze Hantel, Valentina Boeva

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Chromatin Dynamics
Établissements canadiensSurgical Specialties (Canada)
Organismes subventionnairesCentre National de la Recherche ScientifiqueFondation ARC pour la Recherche sur le CancerAgence Nationale de la RechercheUniscientia FoundationInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésEnhancerHistoneEpigeneticsChromatinBiologyCarcinogenesisAdrenocortical carcinomaGeneticsTranscription factorGeneComputational biologyCancer researchEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Adrenocortical carcinoma (ACC) is a rare cancer of the adrenal gland with generally very unfavourable outcome. Two molecular subgroups, C1A and C1B, have been previously identified with a significant association with patient survival. In this work, we study chromatin state organization characterized by histone modifications using ChIP-sequencing in adult ACC. We describe the super-enhancer landscape of ACC, characterized by H3K27ac, and identify super-enhancer regulated genes that play a significant role in tumorigenesis. We show that the super-enhancer landscape reflects differences between the molecular sub-groups C1A and C1B and identify networks of master transcription factors mirroring these differences. Additionally, we study the effects of molecules THZ1 and JQ1 previously reported to affect super-enhancer-driven gene expression in ACC cell lines. Our results reveal that the landscape of histone modifications in ACC is linked to its molecular subgroups and thus provide the groundwork for future analysis of epigenetic reprogramming in ACC.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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