MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4388589009 · doi:10.1093/neuonc/noad179.1201

MODL-50. CLONAL EXPANSION OF SPONTANEOUS AND INJECTED TUMORS IN SYNGENEIC MOUSE MODELS OF GLIOBLASTOMA

2023· article· en· W4388589009 sur OpenAlexaff
Courtney F Hall, Joanna Pyczek, Bo Young Ahn, Jennifer A. Chan, A. Sorana Morrissy

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologySomatic cellTranscriptomeElectroporationCancer researchPopulationGeneGeneticsGene expressionMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract INTRODUCTION Glioblastoma (GBM) tumors are highly heterogenous and plastic. To better understand how tumors respond to treatment, it is important to use immunocompetent mouse models. We've created various mouse GBM models with common genetic mutations found in different subtypes of GBM, including classical, proneural, mesenchymal, and BRAF-driven. METHODS Using a combination of CRISPR and PiggyBac Transposon constructs, we injected plasmid mixtures into the ventricles of the mouse brain during the post-natal period. Electroporation was then used to enable the plasmids to enter nearby neural stem cells, which led to the spontaneous formation of tumors (spontaneous model). We collected tumor cells from these models and injected them into the adult mouse brain to create the injected mouse GBM model. Here we use spatial and single cell transcriptome profiling approaches to characterize these models at endpoint. Spatial transcriptome data was collected using the Visium 10X platform and tumor spots were deconvoluted from non-malignant spots using consensus non-negative matrix factorization. Copy number alterations (CNAs) were inferred using non-malignant spots and single-cell clusters as a reference. RESULTS We found that copy number states are largely homogenous within each sample, supporting an early population expansion in vivo. CNAs found in spontaneous tumors are also found in the matched injected tumors, which in turn harbour additional CNAs, suggesting that further selection occurs in vitro. Some of the CNAs include relevant cancer genes, suggesting the observed clonal expansions are potentially driven by additional somatic alterations that cooperate with the engineered driver mutations. Studying these models using orthogonal methods will allow us to discover alterations that synergize with the original drivers and delineate principles of GBM initiation and progression in an immune-competent environment.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,260 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNeuro-OncologyMême sujetGlioma Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207