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Enregistrement W4414380471 · doi:10.1016/j.stemcr.2025.102643

Drivers and implications of lineage-specific cancer-related mutations in human pluripotent and adult stem cells

2025· article· en· W4414380471 sur OpenAlexfundno aff
Jonathan Jung, Nissim Benvenisty

Notice bibliographique

RevueStem Cell Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePluripotent Stem Cells Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHORIZON EUROPE Framework ProgrammeAzrieli FoundationIsrael Science FoundationRosetrees TrustEuropean Commission
Mots-clésInduced pluripotent stem cellStem cellTranscriptomeMesenchymal stem cellGeneMutationInduced stem cellsAdult stem cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human pluripotent stem cells (PSCs) are known to harbor mutations in tumor-associated genes, and here we aim to examine the status of adult stem cells (ASCs). We thus identify cancer-related mutations in 18% of about 600 mesenchymal stem cell samples, and in 41% of about 200 neural stem cell (NSC) samples. We show a lineage-specific profile of cancer-related genes, demonstrating that TP53 is a central mutated gene in human PSCs but not in mesenchymal or NSCs. We suggest that the lineage-specificity of tumor-associated genes correlates with their expression levels and with tumor-specific mutations in patients. We also show the consequences of mutations in oncogenes and tumor suppressor genes on the transcriptome of each specific stem cell lineage. We therefore propose a categorization of these mutated samples for further appreciation of their severity and emphasize the importance of genetic screening in pluripotent and ASC lines.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,595

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 GPT0,264
Écart entre enseignants0,254 · 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.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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