Comparative Transcriptome Analyses Highlight Distinct Pathogenetic Mechanisms for Pleuropulmonary Blastoma and Congenital Pulmonary Airway Malformations
Notice bibliographique
Résumé
Pleuropulmonary blastoma (PPB) and congenital pulmonary airway malformations (CPAM) are two rare cystic lung diseases occurring in childhood. PPB can evolve from a low-grade epithelial cyst lesion to a high-grade sarcoma with a poor prognosis, whereas CPAM usually has a favorable non-tumorous outcome. Clinical similarities complicate diagnosis and may delay appropriate care. PPB is associated with DICER1 mutations that disturb miRNA biogenesis, altering the miRNA repertoire. Conversely, KRAS mutations are detected in CPAM, but their implication remains unclear. To decipher the mechanisms underlying these diseases, we undertook a comprehensive analysis of molecular variations in CPAM and PPB lung lesions using genome-wide RNA-seq and miRNA-seq assays. Each pathology displayed a distinct expression profile revealing a unique etiology. CPAM presented misexpression of bronchial epithelial markers correlating with KRAS mutation, while changes in expression of distal lung epithelial and mesenchymal markers were PPB-specific. PPB also exhibited abnormal gain of expression of developmental transcription factors, likely due to perturbed Polycomb Repressive Complex 2 (PRC2) activity. Overexpression of miR-323a-3p, which targets the PRC2 subunit EED, correlated with decreased EED expression. Together, these observations propose a PPB pathogenetic mechanism connecting DICER1 mutations and altered miRNA profile to defective PRC2 activity, misexpression of developmental transcription factors, and cancer.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».