Detecting differential allelic expression using high-resolution melting curve analysis: application to the breast cancer susceptibility gene CHEK2
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The gene CHEK2 encodes a checkpoint kinase playing a key role in the DNA damage pathway. Though CHEK2 has been identified as an intermediate breast cancer susceptibility gene, only a small proportion of high-risk families have been explained by genetic variants located in its coding region. Alteration in gene expression regulation provides a potential mechanism for generating disease susceptibility. The detection of differential allelic expression (DAE) represents a sensitive assay to direct the search for a functional sequence variant within the transcriptional regulatory elements of a candidate gene. We aimed to assess whether CHEK2 was subject to DAE in lymphoblastoid cell lines (LCLs) from high-risk breast cancer patients for whom no mutation in BRCA1 or BRCA2 had been identified. METHODS: We implemented an assay based on high-resolution melting (HRM) curve analysis and developed an analysis tool for DAE assessment. RESULTS: We observed allelic expression imbalance in 4 of the 41 LCLs examined. All four were carriers of the truncating mutation 1100delC. We confirmed previous findings that this mutation induces non-sense mediated mRNA decay. In our series, we ruled out the possibility of a functional sequence variant located in the promoter region or in a regulatory element of CHEK2 that would lead to DAE in the transcriptional regulatory milieu of freely proliferating LCLs. CONCLUSIONS: Our results support that HRM is a sensitive and accurate method for DAE assessment. This approach would be of great interest for high-throughput mutation screening projects aiming to identify genes carrying functional regulatory polymorphisms.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».