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Enregistrement W4408771397 · doi:10.1038/s41588-025-02128-y

The landscape of N6-methyladenosine in localized primary prostate cancer

2025· article· en· W4408771397 sur OpenAlexafffund
Xin Xu, Helen He Zhu, Rupert Hugh-White, Julie Livingstone, Stefan E. Eng, Nicole Zeltser, Yujuan Wang, Kinga Pajdzik, Sujun Chen, Kathleen E. Houlahan, Wenqin Luo, Shun Liu, Xi Xu, Minzhi Sheng, Jaron Arbet, Yuxi Song, Miranda Wang, Yong Zeng, Shiyan Wang, Guanghui Zhu, Tingxiao Gao, Wei Chen, Xinpei Ci, Wenjie Xu, Kexin Xu, Michèle Orain, Valérie Picard, Hélène Hovington, Alain Bergeron, Louis Lacombe, Bernard Têtu, Yves Fradet, Mathieu Lupien, Gong‐Hong Wei, Marianne Koritzinsky, Robert G. Bristow, Neil E. Fleshner, Xue Wu, Yang Shao, Chuan He, Alejandro Berlín, Theodorus van der Kwast, Hon S. Leong, Paul C. Boutros, Housheng Hansen He

Notice bibliographique

RevueNature Genetics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensUniversité LavalVector InstituteSunnybrook HospitalUniversity Health NetworkUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesCIHR Skin Research Training CentreNational Cancer InstituteNational Human Genome Research InstituteGovernment of Canada
Mots-clésBiologyGermlineProstate cancerDNA methylationGermline mutationTranscriptomeMetastasisSomatic cellGeneticsmicroRNARNACancer researchGeneCancerGene expressionMutation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

N6-methyladenosine (m6A), the most abundant internal RNA modification in humans, regulates most aspects of RNA processing. Prostate cancer is characterized by widespread transcriptomic dysregulation; therefore, we characterized the m6A landscape of 162 localized prostate tumors with matched DNA, RNA and protein profiling. m6A abundance varied dramatically across tumors, with global patterns emerging via complex germline–somatic cooperative regulation. Individual germline polymorphisms regulated m6A abundance, cooperating with somatic mutation of cancer driver genes and m6A regulators. The resulting complex patterns were associated with prognostic clinical features and established the biomarker potential of global and locus-specific m6A patterns. Tumor hypoxia dysregulates m6A profiles, bridging prior genomic and proteomic observations. Specific m6A sites, such as those in VCAN, drive disease aggression, associating with poor outcomes, tumor growth and metastasis. m6A dysregulation is thus associated with key events in the natural history of prostate cancer: germline risk, microenvironmental dysregulation, somatic mutation and metastasis. Transcriptome-wide m6A RNA methylation profile in 162 primary prostate tumors identifies m6A association with prognostic clinical features and disease aggression.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

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)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeObservationnel
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

Citations19
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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