Comparative single‐cell transcriptomic profiling of patient‐derived renal carcinoma cells in cellular and animal models of kidney cancer
Notice bibliographique
Résumé
Clear cell renal cell carcinoma (ccRCC) is the most common form of kidney cancer that often displays resistance to conventional cancer therapies, including chemotherapy and radiation therapy. Targeted treatments, including immunotherapies and small molecular inhibitors, have been associated with improved outcomes. However, variations in the patient response and the development of resistance suggest that more models that better recapitulate the pathogenesis and metastatic mechanisms of ccRCC are required to improve our understanding and disease management. Here, we examined the transcriptional landscapes of in vitro cell culture as well as in vivo orthotopic and metastatic NOD/SCID-γ mouse models of ccRCC using a single patient-derived RCC243 cell line to allow unambiguous comparison between models. In our mouse model assays, RCC243 cells formed metastatic tumors, and all tumors retained clear cell morphology irrespective of model type. Notably, gene expression profiles differed markedly between the RCC243 tumor models-cell culture, orthotopic tumors, and metastatic tumors-suggesting an impact of the experimental model system and whether the tumor was orthotopic or metastatic. Furthermore, we found conserved prognostic markers between RCC243 tumor models and human ccRCC patient datasets, and genes upregulated in metastatic RCC243 were associated with worse patient outcomes.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».