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Enregistrement W4410418781 · doi:10.1101/2025.05.09.653178

Spatial epigenomic niches underlie glioblastoma cell state plasticity

2025· preprint· en· W4410418781 sur OpenAlexaff
Sam Kint, Subhi Talal Younes, Shuozhen Bao, Gretchen Long, D. J. Wouters, Erin L. Stephenson, Xing Lou, Mei Zhong, Di Zhang, Graham Su, Archibald Enninful, Mingyu Yang, Huey‐Miin Chen, Katrina Ellestad, Colleen Anderson, Jennifer Moliterno, John J. Kelly, Jennifer A. Chan, Alejandro Sifrim, Jiangbing Zhou, Ana Nikolić, Rong Fan, Marco Gallo

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSingle-cell and spatial transcriptomics
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpigenomicsGlioblastomaBiologyEcological nichePhenotypic plasticityNeuroscienceEcologyCancer researchDNA methylationGeneticsHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

-wildtype glioblastoma (GBM) is an aggressive brain tumor with poor survival and few therapeutic options. Transcriptionally-defined cell states coexist in GBM and occupy defined regions of the tumor. Evidence indicates that GBM cell states are plastic, but it remains unclear if they are determined by the underlying epigenetic state and/or by microenvironmental factors. Here, we present spatially-resolved epigenomic profiling of human GBM tissues that implicate chromatin structure as a key enabler of cell plasticity. We report two epigenetically-defined and spatially-nested tumor niches. Each niche activates short-range molecular signals to maintain its own state and, surprisingly, long-range signals to reinforce the state of the neighboring niche. The position of a cell along this gradient-like system of opposing signals determines its likelihood to be in one state or the other. Our results reveal an intrinsic system for cell plasticity that is encoded in the chromatin profiles of two adjacent niches that dot the topological architecture of GBM in cartesian space.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,193 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations9
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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