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Enregistrement W1965179557 · doi:10.1002/gcc.21964

Genotype analysis of tumor‐initiating cells expressing CD133 in neuroblastoma

2012· article· en· W1965179557 sur OpenAlexaff
Sonia Cournoyer, Carine Nyalendo, Anissa Addioui, Assila Belounis, Mona Beaunoyer, Anne Aumont, Pierre Teira, Michel Duval, Karl J. L. Fernandes, Raouf Fetni, Élie Haddad, Hervé Sartelet

Notice bibliographique

RevueGenes Chromosomes and Cancer · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeuroblastoma Research and Treatments
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancer researchBiologyPopulationNeurosphereMetastasisLoss of heterozygosityNeuroblastomaMolecular biologyPathologyCell cultureCancerGeneticsMedicineGeneAlleleCellular differentiation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neuroblastoma (NB) is the most common and lethal extracranial solid tumor of childhood. Despite aggressive therapy, more than half of the children with advanced NB will die of uncontrolled metastatic disease. After chemotherapy, tumor-initiating cells (TICs) could persist, cause relapses and metastasis. The aim of this study is to demonstrate the tumor-initiating properties of CD133high NB cells and to identify new specific genetic abnormalities. Isolation of the CD133high cell population from NB cell lines was followed by neurosphere formation, soft agar assays, and orthotopic injections in NOD/SCID/IL2Rγc-null mice. A differential genotyping analysis was performed with Affymetrix SNP 6.0 arrays on CD133low and CD133high populations and the frequency of the abnormalities of 36 NB tumors was determined. Our results show that CD133high NB cells possess tumor-initiating properties, as CD133high cells formed significantly more neurospheres and produced significantly more colonies in soft agar than CD133low. Injection of 500 CD133high cells was sufficient to generate primary tumors and frequent metastases in mice. Differential genotyping analysis demonstrated two common regions with gains (16p13.3 and 19p13.3) including the gene EFNA2 in the CD133high population, and two with loss of heterozygosity (16q12.1 and 21q21.3) in the CD133low population. The gain of EFNA2 correlated with increased expression of the corresponding protein. These abnormalities were found in NB samples and some were significantly correlated with CD133 expression. Our results show that CD133high NB cells have TICs properties and present different genotyping characteristics compared to CD133low cells. Our findings reveal insights into new therapeutic targets in NB TICs.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations23
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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