A framework to mine laser microdissection-based omics data and uncover regulators of pancreatic cancer heterogeneity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC), the most common and aggressive form of pancreatic cancer, exhibits profound intratumor morphological heterogeneity, complicating the elucidation of the underlying molecular mechanisms driving its progression. RESULTS: We present and validate an optimized framework for RNA sequencing (RNA-seq) of multiple spatially resolved laser micro-dissected tumor areas (LMD-seq), along with methodological and analytical details to maximize reproducibility and data mining. This approach enhances sensitivity in detecting lowly expressed genes, outperforming single-cell RNA-seq methods, particularly in identifying rare tumor cell populations and transcriptional programs with low expression. We also present a detailed map of predicted regulatory networks underlying distinct PDAC morpho-biotypes, revealing novel mechanisms and key regulators associated with each subtype. CONCLUSIONS: This study provides fully reproducible workflows, including processed data objects, documented code, and computational predictions of the regulatory activities, enabling robust exploration of intratumor heterogeneity of PDAC. The proposed methodology, datasets, and catalog of the molecular and regulatory mechanisms offer a framework for future studies and applications in PDAC and other cancers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».