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Enregistrement W4413453903 · doi:10.1016/j.celrep.2025.116197

Toward the DNA methylation haplotype map of 11 common solid cancers

2025· article· en· W4413453903 sur OpenAlexfundno aff
Zhiqiang Zhang, Yuyang Hong, Shirong Zhang, Xin Zhu, Leiqin Liu, Hongcang Gu, Hai Fang, Jiantao Shi

Notice bibliographique

RevueCell Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaCanadian Anesthesiologists' SocietyNational Science and Technology Major ProjectInnovative Research Team of High-level Local University in Shanghai
Mots-clésDNA methylationHaplotypeMethylationGeneticsDNABiologyComputational biologyCancer researchGeneAlleleGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In heterogeneous tumors, adjacent CpG sites form methylation haplotype blocks (MHBs), genomic regions where methylation status reflects local epigenetic concordance. While MHBs have been implicated in gene dysregulation, their pan-cancer dynamics and clinical relevance remain unclear. We profiled 110 primary tumors across 11 common solid cancer types, identifying 81,567 MHBs. These MHBs exhibit high cancer-type specificity, with enrichment in regulatory elements. Integrative bulk and single-cell analyses reveal that MHBs associate with gene expression independently of mean methylation changes. Moreover, pan-cancer prioritization of MHB-associated differentially expressed genes highlights their roles in oncogenic pathways such as the G2/M checkpoint, MYC targets, and E2F signaling. Inter-tumor heterogeneity links MHB discordance to driver mutations and inflammatory pathways. Finally, we demonstrate that MHBs serve as effective biomarkers for cancer detection, performing competitively to existing methods. This resource positions MHBs as multimodal epigenetic regulators, bridging tumor heterogeneity, transcriptional control, and liquid biopsy diagnostics.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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