MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387764764 · doi:10.1158/0008-5472.can-23-1129

Leveraging Tissue-Specific Enhancer–Target Gene Regulatory Networks Identifies Enhancer Somatic Mutations That Functionally Impact Lung Cancer

2023· article· en· W4387764764 sur OpenAlexaff
Judith Mary Hariprakash, Elisa Salviato, Federica La Mastra, Endre Sebestyén, Ilario Tagliaferri, Raquel Sofia Silva, Federica Lucini, Lorenzo Farina, Mario Cinquanta, Ilaria Rancati, Mirko Riboni, Simone P. Minardi, Luca Roz, Francesca Gorini, Chiara Lanzuolo, Stefano Casola, Francesco Ferrari

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics and Chromatin Dynamics
Établissements canadiensOptech (Canada)
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteFondazione AIRC per la ricerca sul cancro ETSFondazione Regionale per la Ricerca BiomedicaNational Human Genome Research InstituteRegione LombardiaAssociazione Italiana per la Ricerca sul Cancro
Mots-clésEnhancerBiologyEnhancer RNAsCarcinogenesisEpigenomicsGeneticsGeneChromatinTranscription factorComputational biologyGene expressionDNA methylation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Enhancers are noncoding regulatory DNA regions that modulate the transcription of target genes, often over large distances along with the genomic sequence. Enhancer alterations have been associated with various pathological conditions, including cancer. However, the identification and characterization of somatic mutations in noncoding regulatory regions with a functional effect on tumorigenesis and prognosis remain a major challenge. Here, we present a strategy for detecting and characterizing enhancer mutations in a genome-wide analysis of patient cohorts, across three lung cancer subtypes. Lung tissue-specific enhancers were defined by integrating experimental data and public epigenomic profiles, and the genome-wide enhancer-target gene regulatory network of lung cells was constructed by integrating chromatin three-dimensional architecture data. Lung cancers possessed a similar mutation burden at tissue-specific enhancers and exons but with differences in their mutation signatures. Functionally relevant alterations were prioritized on the basis of the pathway-level integration of the effect of a mutation and the frequency of mutations on individual enhancers. The genes enriched for mutated enhancers converged on the regulation of key biological processes and pathways relevant to tumor biology. Recurrent mutations in individual enhancers also affected the expression of target genes, with potential relevance for patient prognosis. Together, these findings show that noncoding regulatory mutations have a potential relevance for cancer pathogenesis and can be exploited for patient classification. SIGNIFICANCE: Mapping enhancer-target gene regulatory interactions and analyzing enhancer mutations at the level of their target genes and pathways reveal convergence of recurrent enhancer mutations on biological processes involved in tumorigenesis and prognosis.

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)0,001
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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,327 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer ResearchMême sujetGenomics and Chromatin DynamicsTravaux en français237 207