TRIM28-dependent developmental heterogeneity determines cancer susceptibility through distinct epigenetic states
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Mutations in cancer risk genes increase susceptibility, but not all carriers develop cancer. Indeed, while DNA mutations are necessary drivers of cancer, only a small subset of mutated cells go on to cause the disease. To date, the mechanisms underlying individual cancer susceptibility remain unclear. Here, we took advantage of a unique mouse model of intrinsic developmental heterogeneity (Trim28+/D9) to investigate whether early-life epigenetic variation influences cancer susceptibility later in life. We found that heterozygosity of Trim28 is sufficient to generate two distinct early-life epigenetic states associated with differing cancer susceptibility. These developmentally primed states exhibit differential methylation patterns at typically silenced heterochromatin, detectable as early as 10 days of age. The differentially methylated loci are enriched for genes with known oncogenic potential, frequently mutated in human cancers and correlated with poor prognosis. This study provides genetic evidence that intrinsic developmental heterogeneity can prime individual, lifelong cancer susceptibility. Panzeri et al. use a Trim28+/D9 mouse model with intrinsic developmental heterogeneity to show that ‘heavy’ and ‘light’ developmental morphs exhibit different timing, type and severity of cancer, linked to a relevant DNA hypomethylation signature.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle