Functional and molecular single-cell analyses implicate PRDM14 in the initiation of B cell leukemia in mice
Notice bibliographique
Résumé
The transcription factor Prdm14 is a potent oncogene implicated in the initiation of many cancers. PRDM14 resets and maintains the pluripotent state in normal cells, but the molecular mechanisms through which PRDM14 drives oncogenesis are poorly understood. Here, we interrogated the heterogeneity of Prdm14-expressing cells in a T cell lymphoblastic leukemia/lymphoma mouse model. Using mass cytometry (CyTOF) of bone marrow at a pre-leukemic timepoint, an unexpected abnormal progenitor B cell population was identified. Prdm14-expressing progenitor B cells demonstrated short-term self-renewal and a block in differentiation when transferred to syngeneic hosts. Consistently, aged host mice succumb to a highly penetrant B-LL. Single-cell RNA-seq analyses suggests that the expression signature of these pre-leukemia cells is more consistent with that of B-1 cells than B-2 cells. B-1 cells are a self-renewing population of unconventional B cells established during embryonic development. Overlaying the chromatin binding of transcriptional marks H3K4me1 and H3K4me3 with PRDM14 suggests that PRDM14 initiates cancers through promiscuous DNA binding, activating oncogenic pathways and skewing development towards a self-renewing B-1-like phenotype. Together, our data show that Prdm14 can initiate premature T and B cell cancer programs when expressed in hematopoietic progenitor cells.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,001 |
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.
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 ».