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研究开发PLASTIC框架量化癌前细胞可塑性

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AI 综述

Teschendorff A与Tham JK研究团队开发并验证了跨组织计算框架PLASTIC,利用单细胞RNA测序数据量化细胞可塑性与表观遗传重编程;预印本研究发现,高癌症风险状态以去分化增强为特征。 研究还发现,癌前细胞的重编程水平与可塑性及癌症风险相关。PLASTIC预测了吸烟者正常肺细胞出现化生,并识别出在独立数据中得到验证的高癌症风险特征。

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报道时间线

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10月27日
  1. 预印本 · 单细胞与空间组学
    量化癌前病变的表观遗传重编程与细胞可塑性,揭示去分化是癌前关键特征

    研究开发并验证跨组织计算框架PLASTIC,利用单细胞RNA测序数据量化细胞可塑性与表观遗传重编程,发现高癌症风险状态以去分化增强为特征。癌前细胞的重编程水平与可塑性及癌症风险相关。PLASTIC还预测吸烟者正常肺细胞出现化生,并识别出在独立数据中获验证的高癌症风险特征。

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