Abstract 215: A novel framework for deciphering 3D genome structure in colorectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: The spatial organization of chromatin is a fundamental determinant of epigenomic landscape which is widely investigated using high-throughput chromosome conformation capture (HiC) technique. To address challenges associated with the resolution and variability of HiC technique, we applied a novel workflow, HiC-ECC (HiC Enhance, Compare, and Call). This approach not only enhances HiC data quality but also enables the identification of biologically significant chromatin interactions and genome structural features. By integrating advanced computational tools with a focus on colorectal cancer (CRC) biology, this study sheds light on the 3D genome architecture of CRC organoids and its implications for patient stratification and therapeutic targeting. Methods: We applied the HiC-ECC workflow to a cohort of 15 patient-derived CRC organoid models, including samples derived from primary tumors and metastatic sites in the lung and liver. The workflow involved initial data preprocessing to generate high-quality chromatin contact matrices and ensure rigorous quality control. To enhance the resolution of HiC datasets, we utilized deep learning-based methods, enabling more accurate identification of chromatin interactions. Comparative analyses were conducted to identify differential chromatin interaction patterns and conserved structural features across the cohort. Chromatin architecture was further characterized by delineating topologically associating domains (TADs) and clustering them to reveal common and sample-specific interaction networks, offering insights into the hierarchical organization of 3D genome structures. Results: Our analysis revealed four distinct subtypes of CRC organoids based on their 3D genome architecture, revealing a novel approach to interrogate heterogeneity within CRC. This subtyping was driven by differential chromatin interaction patterns and structural features, including unique TADs and conserved regulatory elements. Comparative analysis highlighted subtype-specific chromatin interaction networks, suggesting distinct epigenomic landscapes that correlate with tumor progression and metastatic potential. Conclusion: This study enhances our understanding of CRC epigenomics and lays the groundwork for integrating chromatin architecture into patient stratification and precision therapy. Citation Format: Amin Nooranikhojasteh, Jakob Zerbs, Ghazaleh Tavallaee, Elias Orouji. A novel framework for deciphering 3D genome structure in colorectal cancer [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2025; Part 1 (Regular Abstracts); 2025 Apr 25-30; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2025;85(8_Suppl_1):Abstract nr 215.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».