GENOMIC AND TRANSCRIPTOME PROFILING OF EPITHELIAL OVARIAN CANCER
Notice bibliographique
Résumé
Background: Epithelial ovarian cancer is the leading cause of death by gynecological malignancy. Due to inadequate screening modalities, a lack of characteristic presenting symptoms, limited treatments and a poor understanding of the molecular underpinnings of the disease, only 25% of ovarian cancers are diagnosed at an early stage. Current 5-year survival rates range from 80%, for disease diagnosed in Stage I to as low as 13% for Stage IV. Current screening for ovarian cancer involves measuring CA-125 levels. However, CA-125 testing has low sensitivity since it can be elevated in a variety of other gynecological diseases. Numerous studies have found molecular heterogeneity between the four histological subtypes of ovarian cancer (serous, endometrioid, clear cell and mucinous). However, treatments remain the same for all subtypes regardless of molecular heterogeneity. Thus, better treatment targets and biomarkers must be found for this disease. Methods:In our study 300 ovarian tumors will be genomically profiled using the Affymetrix Genome-Wide SNP Array 6.0 to identify loci and genes implicated in ovarian cancer. To date, 51 ovarian tumors have been analyzed using the SNP array. Results:Preliminary analysis of copy number variation in these tumors using Partek software has revealed a total of 978 loci. Known amplifications derived from the literature were seen at CCNE1 and ERBB2. Similarly, well known deletions ofp53 and RB1 in ovarian cancer were detected. Novel amplified loci at 18q11.2 and 4q33 were also detected. Novel deletions were detected at 7p13 and 8q22.2. Conclusion: Future work will include running the remaining 249 tumor samples on the SNP array and analyzing the complete dataset using Partek software. Future validation of identified genes in vitro and in vivo may provide insight and possible biomarkers that may be used clinically to benefit the ovarian cancer patient.
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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 | 0,000 | 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 ».