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Enregistrement W4406599402 · doi:10.1093/nar/gkae1320

Single-nucleotide-resolution genomic maps of <i>O</i> 6-methylguanine from the glioblastoma drug temozolomide

2025· article· en· W4406599402 sur OpenAlexaff
Jasmina Büchel, Vakil Takhaveev, Cécile Mingard, Martha I Rochlitz, Patricia B. Reinert, Giulia Keller, Tom Kloter, Raúl Fernández Cereijo, Sabrina M. Huber, Maureen McKeague, Shana J. Sturla

Notice bibliographique

RevueNucleic Acids Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFunctional Genomics Center ZurichSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésBiologyTemozolomideDNA repairContext (archaeology)Genome instabilityGeneticsMethyltransferaseO-6-methylguanine-DNA methyltransferaseChromatingenomic DNADNA damageDNAComputational biologyMolecular biologyCancer researchGliomaMethylation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Temozolomide kills cancer cells by forming O6-methylguanine (O6-MeG), which leads to cell cycle arrest and apoptosis. However, O6-MeG repair by O6-methylguanine-DNA methyltransferase (MGMT) contributes to drug resistance. Characterizing genomic profiles of O6-MeG could elucidate how O6-MeG accumulation is influenced by repair, but there are no methods to map genomic locations of O6-MeG. Here, we developed an immunoprecipitation- and polymerase-stalling-based method, termed O6-MeG-seq, to locate O6-MeG across the whole genome at single-nucleotide resolution. We analyzed O6-MeG formation and repair across sequence contexts and functional genomic regions in relation to MGMT expression in a glioblastoma-derived cell line. O6-MeG signatures were highly similar to mutational signatures from patients previously treated with temozolomide. Furthermore, MGMT did not preferentially repair O6-MeG with respect to sequence context, chromatin state or gene expression level, however, may protect oncogenes from mutations. Finally, we found an MGMT-independent strand bias in O6-MeG accumulation in highly expressed genes. These data provide high resolution insight on how O6-MeG formation and repair are impacted by genome structure and nucleotide sequence. Further, O6-MeG-seq is expected to enable future studies of DNA modification signatures as diagnostic markers for addressing drug resistance and preventing secondary cancers.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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