Quantitative Analysis of DNA Methylation Profiles in Lung Cancer Identifies Aberrant DNA Methylation of Specific Genes and Its Association with Gender and Cancer Risk Factors
Notice bibliographique
Résumé
The global increase in lung cancer burden, together with its poor survival and resistance to classical chemotherapy, underscores the need for identification of critical molecular events involved in lung carcinogenesis. Here, we have applied quantitative profiling of DNA methylation states in a panel of five cancer-associated genes (CDH1, CDKN2A, GSTP1, MTHFR, and RASSF1A) to a large case-control study of lung cancer. Our analyses revealed a high frequency of aberrant hypermethylation of MTHFR, RASSF1A, and CDKN2A in lung tumors as compared with control blood samples, whereas no significant increase in methylation levels of GSTP1 and CDH1 was observed, consistent with the notion that aberrant DNA methylation occurs in a tumor-specific and gene-specific manner. Importantly, we found that tobacco smoking, sex, and alcohol intake had a strong influence on the methylation levels of distinct genes (RASSF1A and MTHFR), whereas folate intake, age, and histologic subtype had no significant influence on methylation states. We observed a strong association between MTHFR hypermethylation in lung cancer and tobacco smoking, whereas methylation levels of CDH1, CDKN2A, GSTP1, and RASSF1A were not associated with smoking, indicating that tobacco smoke targets specific genes for hypermethylation. We also found that methylation levels in RASSF1A, but not the other genes under study, were influenced by sex, with males showing higher levels of methylation. Together, this study identifies aberrant DNA methylation patterns in lung cancer and thus exemplifies the mechanism by which environmental factors may interact with key genes involved in tumor suppression and contribute to lung cancer.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».