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 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 ».