Specificity of Aberrant Exons in a Saturated Background of Differentially Expressed Exons
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Determining the maximal specificity of aberrant exons from multifactorial disease tissues in a whole body background could provide insights into the exon origin as well as potential targets of diagnosis or therapy, but it remains a challenging task. For this purpose, we obtained a saturated list of differentially expressed exons (DEXs) from our independent reference human exome extracted from 56 normal tissues by DEXSeq. We found that the DEXs comprised the majority of the reference exome and that 99.4% of cancer-specific exons relative to paired normal tissues fell within the DEX list, consistent with the ectopic expression of the majority of aberrant exons. We then screened over seven thousand pathogenic single nucleotide variants (SNVs) in the TCGA and COSMIC databases by SpliceAI. The analysis identified over three hundreds of highly confident, mostly somatic SNV-specific splicing events and/or novel exonic fragments in five types of adenocarcinomas. Interestingly, these events are all associated with cis -acting mutations in tumor suppressor genes, particularly in TP53 with an antigenic novel peptide. This revelation of the DEX exome dominance and non-specificity of nearly all aberrant exons not only reshapes our understanding of the normal human exome by highlighting its mainly variable over constitutive exons, but also illuminates the path through cis -acting somatic and pathogenic SNVs to identify genuine cancer-specific exonic fragments that are absent in any normal tissues, beyond neo-exon junctions. This path holds promise for identifying novel peptide fragments for antigens in holistic cancer treatments including vaccination and immunotherapies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».