Simulating cell-free chromatin using preclinical cancer models for liquid biopsy applications
Notice bibliographique
Résumé
Cell-free DNA circulates in blood bound to nucleosomes, forming cell-free chromatin (cfChromatin) that retains epigenetic features, including nucleosome positioning and histone modifications. cfChromatin provides a rich source of cancer biomarkers; however, low abundance of tumor-derived cfChromatin and limited availability of clinical samples pose challenges for liquid biopsy research. To address this, we developed a framework to simulate cfChromatin nucleosomal distributions using nuclease-treated conditioned media from tissue cultures. Whole-genome sequencing confirmed that inferred nucleosome positioning reflected cell-type-specific gene expression and chromatin accessibility patterns, and comparisons with plasma cfChromatin from xenografted mice revealed concordant nucleosome profiles. Notably, simulated cfChromatin displayed stronger tumor-specific nucleosome profiles than patient plasma, where hematopoietic-derived cfChromatin dilutes signal. We further leveraged simulated cfChromatin to advance cell-free chromatin immunoprecipitation and sequencing methods, identifying repressive and bivalent chromatin domains predictive of transcriptional activity. Altogether, our results demonstrate the utility of simulated cfChromatin as a scalable preclinical tool for liquid biopsy research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».