DICER1 hotspot mutations in non-epithelial gonadal tumours
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Non-epithelial gonadal tumours largely comprise sex cord-stromal tumours (SCSTs) and germ cell tumours (GCTs). Specific somatic mutations in DICER1, a microRNA maturation pathway gene, have been identified in these tumours. We conducted a study that aimed to confirm, refine and extend the previous observations. METHODS: We used Sanger sequencing to sequence the RNase IIIa and IIIb domains of DICER1 in 154 gonadal tumours from 135 females and 19 males, as well as 43 extra-gonadal GCTs from 26 females and 17 males. RESULTS: We identified heterozygous non-synonymous mutations in the RNase IIIb domain of DICER1 in 14/197 non-epithelial tumours (7.1%). Mutations were found in 9/28 SCSTs (32%), 5/118 gonadal GCTs (4.2%), 0/43 extra-gonadal GCTs and 0/8 miscellaneous tumours. The 14 mutations affected only five residues: E1705, D1709, E1788, D1810 and E1813. In all five patients where matched and constitutional DNA was available, the mutations were only somatic. There were no mutations found in the RNase IIIa domain. CONCLUSION: More than half (8/15) of Sertoli-Leydig cell tumours (SLCTs) harbour DICER1 mutations in the RNase IIIb domain, while mutations are rarely found in GCTs. Genetic alterations in SLCTs may aid in classification and provide new approaches to therapy.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».