Allelic methylation bias of the <i>RARB2</i> tumor suppressor gene promoter in cancer
Notice bibliographique
Résumé
Retinoic acid receptor B2 (RARB2) is frequently inactivated in cancer. Methylation in the 5'-untranslated region and first exon is known to play a role; however, few studies have analyzed the detailed methylation pattern of the promoter region. We show that hypo- and hypermethylated alleles coexist in 5/11 cell lines in which RARB2 is inactivated. We present evidence supporting the mitotic transmission of these divergent methylation patterns and find a correlation between methylation divergence and heterozygosity at the 3p24 loci, suggesting an allelic methylation bias in these lines. Using a newly devised strategy based on allelic identification via methylation-sensitive restriction enzyme digestion combined with the use of a single nucleotide polymorphism, rs755661, we demonstrate that such a bias exists in three cancer cell specimens heterozygous at rs755661 and therefore amenable to this study. This previously unreported phenomenon of allelic methylation bias suggests that a promoter methylation-independent mechanism may be responsible for inactivation at the hypomethylated allele and this inactivation is reminiscent of an aberrant form of de novo imprinting. Approaches to interpreting methylation data should incorporate the notion of allelic methylation bias.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».