Pathway discovery in mantle cell lymphoma by integrated analysis of high-resolution gene expression and copy number profiling
Notice bibliographique
Résumé
The genome of mantle cell lymphoma (MCL) is, in addition to the translocation t(11;14), characterized by a high number of secondary chromosomal gains and losses that probably account for the various survival times of MCL patients. We investigated 77 primary MCL tumors with available clinical information using high-resolution RNA expression and genomic profiling and applied our recently developed gene expression and dosage integrator algorithm to identify novel genes and pathways that may be of relevance for the pathobiology of MCL. We show that copy number neutral loss of heterozygosity is common in MCL and targets regions that are frequently affected by deletions. The molecular consequences of genomic copy number changes appear complex, even in genomic loci with identified tumor suppressors, such as the region 9p21 containing the CDKN2A locus. Moreover, the deregulation of novel genes, such as CUL4A, ING1, and MCPH1, may affect the 2 crucial pathogenetic mechanisms in MCL, the disturbance of the proliferation, and DNA damage response pathways. Deregulation of the Hippo pathway may have a pathogenetic role in MCL because decreased expression of its members MOBKL2A, MOBKL2B, and LATS2 was associated with inferior outcome, including an independent validation series of 32 MCLs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».