Genome‐wide DNA methylation patterns in pancreatic ductal adenocarcinoma reveal epigenetic deregulation of SLIT‐ROBO, ITGA2 and MET signaling
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle