The multilayered transcriptional architecture of glioblastoma ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
In isocitrate dehydrogenase wildtype glioblastoma (GBM), cellular heterogeneity across and within tumors may drive therapeutic resistance. Here we analyzed 121 primary and recurrent GBM samples from 59 patients using single-nucleus RNA sequencing and bulk tumor DNA sequencing to characterize GBM transcriptional heterogeneity. First, GBMs can be classified by their broad cellular composition, encompassing malignant and nonmalignant cell types. Second, in each cell type we describe the diversity of cellular states and their pathway activation, particularly an expanded set of malignant cell states, including glial progenitor cell-like, neuronal-like and cilia-like. Third, the remaining variation between GBMs highlights three baseline gene expression programs. These three layers of heterogeneity are interrelated and partially associated with specific genetic aberrations, thereby defining three stereotypic GBM ecosystems. This work provides an unparalleled view of the multilayered transcriptional architecture of GBM. How this architecture evolves during disease progression is addressed in the companion manuscript by Spitzer et al. Integrated single-cell transcriptomic and genetic characterization of 121 adult glioblastomas identifies heterogeneity at cell type, cell state and baseline expression program levels associated with specific mutations that form three stereotypical ecosystems.
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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 | 0,000 | 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 ».