Integrated whole-genome and transcriptome sequencing reveals divergent evolutionary processes across biliary tract cancer subtypes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Biliary tract cancer (BTC) comprises a family of rare malignancies subclassified by anatomy and pathology. However, this scheme may obscure shared biology and limit patient stratification. Objectives We tested whether BTC heterogeneity can be explained by coherent latent axes and evaluated the potential to unify diverse clinical and genomic factors under a tractable biological framework Methods We performed whole-genome and transcriptome sequencing of 180 tumors enriched for tumor cells by laser capture microdissection to identify shared programs in BTC. Results Network integration across transcriptomic classes identified two consensus cancer subtypes (CCS). CCS segregated with anatomical location of primary tumor and gene expression marker analyses suggest subtypes reflect tumor cell of origin differences. CCS displayed strikingly divergent molecular landscapes, explaining more variance than anatomical location of primary tumor. CCS-B tumors were mutationally loaded with clock-like and APOBEC signatures and extrachromosomal DNA, whereas CCS-A tumors were characterized by chromosome-arm deletions. Conclusion Our approach showed that harnessing the genomic and transcriptomic diversity of BTC uncovers novel biology and improves stratification. Significance We provide evidence that biliary tract consensus cancer subtypes define fundamentally different cancers, with diverging modes of evolution stemming from distinct cells of origin.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».