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Enregistrement W4404237029 · doi:10.1093/neuonc/noae165.0050

EPCO-51. A MULTI-OMIC ANALYSIS OF REGIONAL HETEROGENEITY IN GLIOBLASTOMA

2024· article· en· W4404237029 sur OpenAlexaff
Yosef Ellenbogen, Alexander Landry, Jeff Liu, Yiyan Wu, Federico Gaiti, Gelareh Zadeh

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueATP Synthase and ATPases Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Public Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlioblastomaComputational biologyBiologyCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Glioblastoma (GBM) is the most common malignant brain tumor in adults. A hallmark of GBM is its intratumoral heterogeneity as well as infiltration into the surrounding brain. The growing understanding of the cellular diversity and cellular state diversity within GBM necessitates a need for a more granular evaluation of the molecular landscape of this disease. This study aimed to investigate this using single cell RNA sequencing combined with single-cell ATAC sequencing and spatial transcriptomics in order to delineate cellular states and enriched pathways between malignant cells in different regions of GBM. The study cohort consisted of 15 patients with primary GBM. Tumor samples were taken at the time of surgical resection using intraoperative stereotactic navigation from three anatomically distinct locations: periphery – the cortex or white matter in the peri-tumoral region that is beyond contrast-enhancing tumor, border – the contrast-enhancing border of the tumor on T1-weighted MRI, and core - the hypointense core region on T1-weighted MRI. Samples underwent combined snRNA and ATAC sequencing (10x Multiome) as well as spatial transcriptomics (10x Visium). Single-nucleus RNA + ATAC sequencing captured a total of 37,547 neoplastic cells and 18,498 non-neoplastic cells within the tumor microenvironment. The majority of non-neoplastic cells were identified within the periphery alongside a distinct group of neoplastic cells that exhibited unique a unique distribution of malignant cellular state and differentially regulated genetic pathways compared to malignant cells within the tumor border and core. Gene regulatory analysis of the malignant cells in the periphery identified a previously undefined set of enriched transcription factors that are periphery-specific regulon drivers. Overall, this analysis sheds light on the genetic and epigenetic differences between malignant GBM cells based on their location and warrant further investigation into the biology and targetable aspects of the malignant cells that exist beyond the contrast-enhancing border of the tumor.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil0,537

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,330 · 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 tête enseignante, 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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