TMIC-77. UNVEILING THE DEPTHS: EXPLORING DIFFUSE MIDLINE GLIOMA, TUMORIGENESIS, AND RADIATION RESISTANCE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Diffuse Midline Glioma (DMG) is a highly aggressive form of brainstem cancer that primarily affects children, leading to a grim prognosis and limited treatment options. Despite extensive research efforts, many crucial aspects of DMG development and progression remain poorly understood. One significant knowledge gap lies in comprehending the invasive nature of DMG cells, which enables their escape from the primary tumor site and dissemination to other regions of the brain. Additionally, understanding the molecular basis that drives this invasive behavior is essential but remains largely unexplored, necessitating further investigation. To address these critical knowledge gaps, we have generated one of the largest single-cell multi-omic datasets ( >300,000 cells) specifically focusing on pons development in humans and its relation to DMG. This dataset provides a valuable resource for investigating the intricacies of tumorigenesis and the development of resistance to radiation therapy. Comprehensive analyses of this dataset shed light on the molecular events driving DMG progression and radiation resistance, ultimately paving the way for the discovery of novel therapeutic targets and the development of innovative strategies to combat this devastating pediatric cancer. In summary, our study aims to deepen our understanding of DMG by elucidating the mechanisms associated with histone mutations, unraveling the invasive behavior of DMG cells, and exploring the factors contributing to radiation resistance. Through these endeavors, we hope to make significant advancements in the field and improve the outcomes for patients affected by DMG.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,005 |
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 ».