Structural patterns and transcriptional effects of integrated Epstein-Barr virus revealed by long-read sequencing and RNA-sequencing in Nasopharyngeal Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Integration of Epstein-Barr virus (EBV) DNA into the human genome is a critical event in nasopharyngeal carcinogenesis. Here, we comprehensively characterize large-scale virus-human integration events in three EBV-positive nasopharyngeal carcinoma (NPC) cell lines and one patient NPC tumor using Nanopore long-read sequencing technology. We identified four distinct integration types, with Type A being particularly prevalent, characterized by the integration of a single fragment of the EBV genome followed by human DNA. Our findings reveal the involvement of multiple integration events in inducing inter-chromosomal translocations, leading to significant genomic disruption through chromosomal rearrangements. Additionally, we explore the relationship between EBV integration sites and structural variations, further supporting the role of EBV integration in driving genomic instability. By integrating RNA-seq data, we demonstrate the potential for EBV integration to disrupt gene expression, highlighting several integration sites within cancer-associated genes such as CD96, ARHGAP27, ASH1L, KDM3B, ZMYM2, and PIK3C2A. Notably, EBV-human fusion events were prevalent in EBV-associated NPCs, including intriguing fusion transcripts such as LRRC8C-RPMS1 and LINC00486-RPMS1, which provide further evidence of the oncogenic potential of EBV integration. Taken together, this study uncovers EBV integration patterns in Nasopharyngeal carcinogenesis using long-read sequencing technology.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».