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Enregistrement W1979791033 · doi:10.1038/bjc.2011.355

Molecular characterisation of formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) breast tumour specimens using a custom 512-gene breast cancer bead array-based platform

2011· article· en· W1979791033 sur OpenAlexaff
Mark Abramovitz, Benjamin G. Barwick, Scooter Willis, Brandon Young, Charles Catzavelos, Z. Li, Maja Kodani, Weining Tang, Mark Bouzyk, Carlos S. Moreno, Brian Leyland‐Jones

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Cancer · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHER2/EGFR in Cancer Research
Établissements canadiensMontreal Clinical Research InstituteMcGill UniversityUniversité du Québec
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesWinship Cancer InstituteNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthGeorgia Research AllianceEmory University
Mots-clésBreast cancerBeadPathologyMedicineCancerBiologyMaterials scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Formalin-fixed, paraffin-embedded (FFPE) tumour tissue represents an immense but mainly untapped resource with respect to molecular profiling. The DASL (cDNA-mediated Annealing, Selection, extension, and Ligation) assay is a recently described, RT-PCR-based, highly multiplexed high-throughput gene expression platform developed by Illumina specifically for fragmented RNA typically obtained from FFPE specimens, which enables expression profiling. In order to extend the utility of the DASL assay for breast cancer, we have custom designed and validated a 512-gene human breast cancer panel. METHODS: The RNA from FFPE breast tumour specimens were analysed using the DASL assay. Breast cancer subtype was defined from pathology immunohistochemical (IHC) staining. Differentially expressed genes between the IHC-defined subtypes were assessed by prediction analysis of microarrays (PAM) and then used in the analysis of two published data sets with clinical outcome data. RESULTS: Gene expression signatures on our custom breast cancer panel were very reproducible between replicates (average Pearson's R²=0.962) and the 152 genes common to both the standard cancer DASL panel (Illumina) and our breast cancer DASL panel were similarly expressed for samples run on both panels (average R²=0.877). Moreover, expression of ESR1, PGR and ERBB2 corresponded well with their respective pathology-defined IHC status. A 30-gene set indicative of IHC-defined breast cancer subtypes was found to segregate samples based on their subtype in our data sets and published data sets. Furthermore, several of these genes were significantly associated with overall survival (OS) and relapse-free survival (RFS) in these previously published data sets, indicating that they are biomarkers of the different breast cancer subtypes and the prognostic outcomes associated with these subtypes. CONCLUSION: We have demonstrated the ability to expression profile degraded RNA transcripts derived from FFPE tissues on the DASL platform. Importantly, we have identified a 30-biomarker gene set that can classify breast cancer into subtypes and have shown that a subset of these markers is prognostic of OS and RFS.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,246
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,278 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations20
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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