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Enregistrement W4414973507 · doi:10.1136/gutjnl-2025-335152

Large-scale multiomic analysis identifies non-coding somatic driver mutations and nominates <i>ZFP36L2</i> as a driver gene for pancreatic ductal adenocarcinoma

2025· article· en· W4414973507 sur OpenAlexfundno aff
Aidan O’Brien, Minal Patel, Daina Eiser, Irene Collins, Li Wang, Konnie Guo, Thucnhi Truongvo, Ashley Jermusyk, Sudipto Das, Maura O’Neill, Courtney D. Dill, Andrew Wells, Michelle E. Leonard, James A. Pippin, Struan F.A. Grant, Tongwu Zhang, Þorkell Andrésson, Katelyn E. Connelly, Jianxin Shi, H. Efsun Arda, Jason W. Hoskins, Laufey T. Ámundadóttir

Notice bibliographique

RevueGut · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIntramural Research ProgramNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthGovernment of OntarioDivision of Cancer Epidemiology and Genetics, National Cancer InstituteDivision of Cancer Prevention, National Cancer Institute
Mots-clésSomatic cellPancreatic ductal adenocarcinomaSuppressorGeneMutationTumor suppressor gene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The identification and characterisation of somatic cancer driver mutations in the non-coding genome remains challenging. Objective To broadly characterise non-coding driver mutations for pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC). Design Using mutation calls from whole-genome sequence data in PDACs and genome-scale maps of accessible gene regulatory regions in normal-derived and tumour-derived pancreatic samples, we analysed enrichment of non-coding mutations in gene regulatory regions relevant to normal-derived and tumour-derived pancreatic contexts. Functional follow-up of potential driver mutations was performed using chromatin interaction analyses, massively parallel reporter assays (MPRA) and targeted analysis of selected non-coding somatic mutations (NCSMs). Results We first created genome-scale maps of accessible chromatin regions (ACRs) and histone modification marks (HMMs) in pancreatic cell lines and purified pancreatic acinar and duct cells. Integration with whole-genome mutation calls from 506 PDACs revealed 314 ACRs/HMMs significantly enriched with 3614 NCSMs. Chromatin interaction analysis identified 416 potential target genes and MPRA revealed 178 NCSMs impacting reporter activity (19.45% of those tested). Targeted luciferase validation confirmed negative effects on gene regulatory activity for NCSMs near ZFP36L2 and CDKN2A . For the former, CRISPR interference identified ZFP36L2 as a target gene (16.0–24.0% reduced expression, p=0.023–0.0047), and growth inhibition after overexpression of ZFP36L2 (4.1–14.1-fold reduction, p=6.0×10 –4 − 3.2×10 –3 ) implicates a possible tumour suppressor function. Conclusion Our integrative approach provides a catalogue of potential non-coding driver mutations and nominates ZFP36L2 as a novel PDAC driver gene with a likely tumour suppressor function.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,706

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,311 · 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'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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