‘Cut from the same cloth’: Shared microsatellite variants among cancers link to ectodermal tissues-neural tube and crest cells
Notice bibliographique
Résumé
// Enusha Karunasena 1, * , Lauren J. Mciver 1, * , Jasmin H. Bavarva 1 , Xiaowei Wu 2 , Hongxiao Zhu 2 , Harold R. Garner 1 1 Virginia Bioinformatics Institute, Medical Informatics and Systems Division, Virginia Tech, Blacksburg, VA 24061, USA 2 Department of Statistics, Virginia Tech, Blacksburg, VA 24061, USA * These authors have contributed equally to this work Correspondence to: Enusha Karunasena, e-mail: enusha.karunasena@gmail.com Harold R. Garner, e-mail: garner@vbi.vt.edu Keywords: microsatellite, glioma, medulloblastoma, melanoma, neuroblastoma Received: April 07, 2015 Accepted: June 05, 2015 Published: June 17, 2015 ABSTRACT The pluripotent cells of the embryonic ectodermal tissues are known to be a precursor for multiple tumor types. The adaptability of these cells is a trait exploited by cancer. We previously described cancer-associated microsatellite loci (CAML) shared between glioblastoma (GBM) and lower-grade gliomas. Therefore, we hypothesized that these variants, identified from germline DNA, are shared by cancers from tissues originating from ectodermal tissues: neural tube cells (NTC) and crest cells (NCC). Using exome sequencing data from four cancers with origins to NTC and NCC, a ‘signature’ of loci significant to each cancer ( p -value ≤ 0.01) was created and compared with previously identified CAML from breast cancer. The results of this analysis show that variant loci among the cancers with tissue origins from NTC/NCC were closely linked. Signaling pathways linked to genes with non-coding CAML genotypes revealed enriched connections to hereditary, neurological, and developmental disease or disorders. Thus, variants in genes from tissues initiating from NTC/NCC, if recurrently detected, may indicate a common etiology. Additionally, CAML genotypes from non-tumor DNA may predict cancer phenotypes and are common to shared embryonic tissues of origin.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».