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Enregistrement W1994358878 · doi:10.1158/1538-7445.am2014-3087

Abstract 3087: Whole genome sequencing of rhabdoid tumors of the kidney

2014· article· en· W1994358878 sur OpenAlexaff
Hye-Jung E. Chun, Kelsey Zhu, Jenny Q. Qian, Karen Mungall, Yussanne Ma, Yongjun Zhao, Andrew J. Mungall, Richard A. Moore, Jacquie Schein, Daniela S. Gerhard, Elizabeth J. Perlman, Marco A. Marra

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueChromatin Remodeling and Cancer
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreBC Cancer AgencyUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpigeneticsBiologyGeneticsSMARCB1ChromatinGenomeCarcinogenesisEpigenomicsGeneDNA methylationChromatin remodelingCancer researchComputational biologyGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rhabdoid tumors (RT) of the kidney (RTK) are aggressive pediatric solid tumors that predominantly affect infants. There is no effective chemotherapy and the overall 4-year survival rate is 23%. RT has a characteristic loss of SMARCB1 function, found in >90% of the patients. SMARCB1 is a conserved core subunit of the SWI/SNF chromatin-remodeling complex, which in turn is responsible for proper chromatin assembly and dynamic regulation of gene expression. Previous studies showed a remarkable paucity of mutations in coding regions of genomes and a highly penetrant cancer susceptibility in a conditional knockout mouse model. These findings support the interpretation that SMARCB1 is a tumor suppressor whose inactivation is the primary driver in RT and that RT follows a tumorigenesis model in which cancer is driven by aberrant epigenetic regulation and gene expression instead of accumulation of somatic mutations. Characterizing interplays of mutations, gene expression and epigenetic regulation will be important in understanding RT development and biology. To achieve this goal, we will comprehensively characterize genetic and epigenetic aberrations in RT using HiSeq sequencing technology. Our research efforts include profiling whole genome, whole transcriptome, promoter methylation and histone modification in 40 primary RTK samples. Here, we report preliminary results from whole genome analyses. Using an amplification-free library construction method, we sequenced whole genomes of 40 RTK and matched normal cases to an average haploid coverage of 39.4X. The RTK genomes were mostly diploid, but we found 35 loci that are either recurrently focally amplified or deleted using GISTIC 2.0 at FDR ≤0.05. Using the Trans-ABySS de novo short-read assembler, we assembled the RT cases’ whole genomes and identified a total of 19 genes that were recurrently rearranged in 8 out of 40 cases. Eleven of the genes were either known tumor suppressors (e.g. CABIN1, BCR) or associated with developmental or neurodegenerative diseases (e.g. UPB1, SPECC1L). The genome-wide single nucleotide variant and indel analysis showed an average somatic mutation rate at 0.37 per Mb in RTK, comparable to the previous finding of 0.19 per Mb in AT/RT. Approximately 99% of the somatic mutations occurred in non-genic regions. SMARCB1 had homozygous loss of function in 83% of cases by somatic homozygous deletion, or heterozygous deletion or truncating point mutations followed by loss of heterozygosity. The remaining cases appeared to have at least 1 copy of the gene unaffected and analyses are ongoing to investigate the inactivation mechanism in these cases. Citation Format: Hye-Jung E. Chun, Kelsey Zhu, Jenny Q. Qian, Karen L. Mungall, Yussanne Ma, Yong-Jun Zhao, Andrew J. Mungall, Richard A. Moore, Jacquie E. Schein, Daniela S. Gerhard, Elizabeth J. Perlman, Marco A. Marra. Whole genome sequencing of rhabdoid tumors of the kidney. [abstract]. In: Proceedings of the 105th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2014 Apr 5-9; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2014;74(19 Suppl):Abstract nr 3087. doi:10.1158/1538-7445.AM2014-3087

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 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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,215

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,308 · 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.

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
Publié2014
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