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Enregistrement W4380359389 · doi:10.1093/neuonc/noad073.061

DIPG-14. PROTEOGENOMICS PROFILING REVEALS ENRICHED NON-HISTONE PROTEIN METHYLTRANSFERASES AS NEW THERAPEUTIC TARGETS IN DIPG

2023· article· en· W4380359389 sur OpenAlexaff
Arun Kumaran Anguraj Vadivel, Sanja Pajovic, Palak Patel, Robert Siddaway, Sabrina Zhu, Lauren Phillips, Cynthia Hawkins

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFerroptosis and cancer prognosis
Établissements canadiensUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyEpigeneticsHistoneProteomeHistone H3TranscriptomeProteomicsProteogenomicsMethyltransferaseDNA methylationMethylationGeneticsCancer researchGene expressionDNAGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Diffuse intrinsic pontine glioma (DIPG) is a devastating brain tumour arising in the brainstems of children. Despite advances in genomics and treatments, the survival rate remains zero, with a median of less than a year, making it the leading cause of death among children with brain tumours. A mutation in histone H3 protein (H3K27M) has been identified as a genetic initiation event and affects global K27 trimethylation on histone H3 proteins and DNA methylation in DIPG. The epigenetic changes caused by the H3K27M mutation suggest the existence of an H3K27M-specific transcriptome and proteome. To deepen our knowledge of DIPG, we conducted a proteogenomic analysis of DIPG tissues by using high-resolution mass spectrometry for comprehensive proteome profiling, including total proteome, phosphoproteome, and methylproteome. Integrating proteomics data with DNA methylation and transcriptomics (bulk RNAseq and single-cell RNAseq) provided new insights into DIPG tumorigenesis. Our multi-omics analyses reveal enriched translation machinery, negative regulation of apoptosis process, and non-histone protein methyltransferase proteins, suggesting their previously unknown roles in DIPG cell growth and survival. Furthermore, our findings indicate that DIPG tissues have lower global mean protein phosphorylation and higher global mean protein methylation compared to normal brains, implying that DIPG may use methyl-signaling rather than phospho-signaling for tumour growth. The translation elongation proteins EEF1A1 and EEF1A2 are the most highly methylated proteins in DIPG. Methylation modifications such as K55me2, K79me3, and K165me2 of EEF1A1 are significantly higher in DIPG tissues compared to normal brains. These enriched methylpeptides are substrates of the non-histone methyltransferases METTL13 and METTL21B, which are enriched in the multi-omics analysis. Knocking down these methyltransferases in DIPG cells significantly decreases their target protein methylation, reduces global protein synthesis, and inhibits cell growth in vitro. Thus, proteogenomic analysis of DIPG reveals tumour-enriched non-histone methyltransferases, METTL13 and METTL21B as new therapeutic targets.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2023
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