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Enregistrement W1986471949 · doi:10.1158/1538-7445.am2012-3184

Abstract 3184: Whole genome sequencing of low-input fresh frozen prostate cancer biopsies

2012· article· en· W1986471949 sur OpenAlexaffabout
Michelle Sam, Taryne Chong, Amin Zia, Emilie Lalonde, Fouad Yousif, Rob Denroche, Michelle Chan‐Seng‐Yue, Alice Meng, Michael Fraser, Jeremy Johns, Lee E. Timms, Richard de Borja, Maud H. W. Starmans, Jianxin Wang, Pablo H. Hennings-Yeomans, Gaetano Zafarana, Melania Pintilie, Neil Fleshner, Lakshmi Muthuswamy, Colin C. Collins, Lincoln Stein, Thomas J. Hudson, Theodorus van der Kwast, Timothy A. Beck, Paul C. Boutros, John D. McPherson, Robert G. Bristow

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProstate cancerProstateGenotypingDNA sequencingCancerWhole genome sequencingProstate biopsyPopulationBiopsyMalignancyMedicineOncologyGenomeComputational biologyBiologyInternal medicineGeneGeneticsGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Prostate cancer is the most commonly diagnosed malignancy among men in the United States. Due to an aging population, prostate cancer incidence has been increasing, with an estimated 200,000 men being diagnosed in 2010 and more than 32,000 deaths resulting from this disease. Better predictors of patient prognosis and treatment outcome are required to individualize prostate cancer treatment. High-throughput genomic sequence-based approaches offer a unique opportunity to identify biomarkers of disease-progression, thereby enabling more individualized therapy. The Canadian Prostate Cancer Genome Network (CPC-GENE) is an outcomes-based initiative that will sequence 500 specimens from 350 prostate cancer patients over a 5-year time span. Previously, whole genome sequencing efforts from biopsy specimens have been hindered by insufficient quantities of extracted DNA required as input for sequencing library construction. As a proof of concept to demonstrate the ability to sequence low input amounts of DNA from prostate biopsies, whole genome sequencing has been initiated for 50 prostate tumor biopsy samples along with their matched blood-derived reference sample. An on-bead sample preparation protocol was optimized using decreasing quantities of input DNA and used to construct sequencing libraries from as low as 100ng of DNA derived from macrodissected fresh frozen prostate biopsies (>70% cellularity). Sequencing is performed on the Illumina HiSeq 2000 platform to generate coverage depths of 50x for tumor samples and 30x for reference samples. Following alignment using NovoAlign and variant-calling using GATK, we compared our results to genotyping-array results generated using the Affymetrix OncoScan platform. Single-nucleotide variants detected using arrays were validated >99% of the time by sequence data, confirming that the use of a low-input library did not hinder mutation detection. Sequencing does not exhibit significant genome-wide coverage biases, and CNV calls were compared between the genotyping arrays and the next-generation sequencing data. Outcomes from the sequencing and analysis of the initial 50 sample sets will similarly be applied over a 5-year period to characterize an additional 450 prostate specimens. The ability to whole genome sequence specimens where minimal amounts of extracted DNA exist presents new opportunities to sequence many samples previously deemed unusable, while also providing encouraging prospects for whole genome sequencing applications for future studies using biopsy specimens. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 103rd Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2012 Mar 31-Apr 4; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2012;72(8 Suppl):Abstract nr 3184. doi:1538-7445.AM2012-3184

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission2
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