Increased local DNA methylation disorder in AMLs with DNMT3A-destabilizing variants and its clinical implication
Notice bibliographique
Résumé
The mechanistic link between the complex mutational landscape of de novo methyltransferase DNMT3A and the pathology of acute myeloid leukemia (AML) has not been clearly elucidated so far. Motivated by a recent discovery of the significance of DNMT3A-destabilizing mutations (DNMT3AINS) in AML, we here investigate the common characteristics of DNMT3AINS AML methylomes through computational analyses. We present that methylomes of DNMT3AINS AMLs are considerably different from those of DNMT3AR882 AMLs in that they exhibit increased intratumor DNA methylation heterogeneity in bivalent chromatin domains. This epigenetic heterogeneity was associated with the transcriptional variability of developmental and membrane-associated factors shaping stem cell niche, and also was a predictor of the response of AML cells to hypomethylating agents, implying that the survival of AML cells depends on stochastic DNA methylations at bivalent domains. Altogether, our work provides a novel mechanistic model suggesting the genomic origin of the aberrant epigenomic heterogeneity in disease conditions. Through bioinformatic analyses of AML cohorts, Lee et al. explore the association between DNMT3A-destabilizing mutations and increased local concordance of DNA methylation patterns at bivalent domains, and bring insights into their pathological implications.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».