MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1843651808 · doi:10.1002/ijc.28765

Genome‐wide DNA methylation patterns in pancreatic ductal adenocarcinoma reveal epigenetic deregulation of SLIT‐ROBO, ITGA2 and MET signaling

2014· article· en· W1843651808 sur OpenAlexaff
Kátia Nones, Nicola Waddell, Sarah Song, Ann‐Marie Patch, David S. Miller, Amber L. Johns, Jianmin Wu, Karin S. Kassahn, David Wood, Peter J. Bailey, J. Lynn Fink, Suzanne Manning, Angelika N. Christ, Craig Nourse, Stephen H. Kazakoff, Darrin F. Taylor, Conrad Leonard, David K. Chang, Marc D. Jones, Michelle T. Thomas, Clare Watson, Mark Pinese, Mark J. Cowley, Ilse Rooman, Marina Pajic, Giovanni Butturini, Anna Malpaga, Vincenzo Corbo, Stefano Crippa, Massimo Falconi, Giuseppe Zamboni, M. Paola Castelli, Rita T. Lawlor, Anthony J. Gill, Aldo Scarpa, John V. Pearson, Andrew V. Biankin, Sean M. Grimmond

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cancer · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensUniversity Hospital Foundation
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilAmerican Association for Cancer ResearchR.T. Hall TrustPetre FoundationRoyal Australasian College of PhysiciansGastroenterological Society of AustraliaCancer Institute NSWAustralian Cancer Research FoundationAustralian GovernmentCancer Council NSWNational Health and Medical Research CouncilCancer Research UKRoyal College of Pathologists of AustralasiaQueensland Government
Mots-clésEpigeneticsDNA methylationPancreatic ductal adenocarcinomaMethylationDeregulationBiologyAdenocarcinomaCancer researchPancreatic cancerDNAGeneticsMedicineCancerGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The importance of epigenetic modifications such as DNA methylation in tumorigenesis is increasingly being appreciated. To define the genome-wide pattern of DNA methylation in pancreatic ductal adenocarcinomas (PDAC), we captured the methylation profiles of 167 untreated resected PDACs and compared them to a panel of 29 adjacent nontransformed pancreata using high-density arrays. A total of 11,634 CpG sites associated with 3,522 genes were significantly differentially methylated (DM) in PDAC and were capable of segregating PDAC from non-malignant pancreas, regardless of tumor cellularity. As expected, PDAC hypermethylation was most prevalent in the 5' region of genes (including the proximal promoter, 5'UTR and CpG islands). Approximately 33% DM genes showed significant inverse correlation with mRNA expression levels. Pathway analysis revealed an enrichment of aberrantly methylated genes involved in key molecular mechanisms important to PDAC: TGF-β, WNT, integrin signaling, cell adhesion, stellate cell activation and axon guidance. Given the recent discovery that SLIT-ROBO mutations play a clinically important role in PDAC, the role of epigenetic perturbation of axon guidance was pursued in more detail. Bisulfite amplicon deep sequencing and qRT-PCR expression analyses confirmed recurrent perturbation of axon guidance pathway genes SLIT2, SLIT3, ROBO1, ROBO3, ITGA2 and MET and suggests epigenetic suppression of SLIT-ROBO signaling and up-regulation of MET and ITGA2 expression. Hypomethylation of MET and ITGA2 correlated with high gene expression, which was associated with poor survival. These data suggest that aberrant methylation plays an important role in pancreatic carcinogenesis affecting core signaling pathways with potential implications for the disease pathophysiology and therapy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations234
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of CancerMême sujetEpigenetics and DNA MethylationTravaux en français237 207