Global lncRNA expression profiles in medulloblastoma reveal crucial lncRNA-oncogene interactions in Sonic hedgehog and Group 4
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Advances in multi-omic studies have improved medulloblastoma (MB) characterization, yet novel molecular biomarkers are needed to refine tumor biology and therapeutic strategies. Current profiling mainly targets the protein-coding genome, while the potential of noncoding regions remains unexplored. This study aims to identify long noncoding RNAs (lncRNAs), emerging as crucial regulators in MB, as potential key biomarkers specific to molecular group, enhancing understanding of MB’s genomic landscape. Methods RNA-seq data from 54 Spanish MB patients (C1) and 207 public samples (C2) were analyzed to profile lncRNAs. Expression and Weighted Gene Coexpression Network (WGCNA) analyses were performed to identify lncRNA-oncogene interactions. Group-specific interactions were examined to infer their role in MB pathogenesis and highlight potential lncRNA involvement in disease mechanisms. Results LncRNA expression profiles identified 4 clusters corresponding to the MB molecular groups, confirming their potential as biomarkers. Expression and WGCNA analyses revealed group-specific lncRNAs for Sonic hedgehog (SHH), Group 3 (Gr3), and Group 4 (Gr4) MB. Lnc-SMARCA2 was exclusively upregulated in SHH MB, and associated with ATOH1 and PDLIM3, key cilium regulators of this group’s cell of origin. In Gr4 MB, MGC32805 and LOC107986446 were upregulated and linked to SNCAIP, potentially influencing PRDM6 activation via enhancer hijacking. Additionally, a 5-lncRNA signature linked to phototransduction was exclusive to Gr3, offering insights into its lineage switch and molecular regulation. Conclusions Lnc-SMARCA2 and, MGC32805 and LOC107986446, are exclusively deregulated in SHH and Gr4 MB, respectively, and directly associated with group-specific MB oncogenes, representing promising novel biomarkers and therapeutic targets in MB.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».