Chromosome 3 Anomalies Investigated by Genome Wide SNP Analysis of Benign, Low Malignant Potential and Low Grade Ovarian Serous Tumours
Notice bibliographique
Résumé
Ovarian carcinomas exhibit extensive heterogeneity, and their etiology remains unknown. Histological and genetic evidence has led to the proposal that low grade ovarian serous carcinomas (LGOSC) have a different etiology than high grade carcinomas (HGOSC), arising from serous tumours of low malignant potential (LMP). Common regions of chromosome (chr) 3 loss have been observed in all types of serous ovarian tumours, including benign, suggesting that these regions contain genes important in the development of all ovarian serous carcinomas. A high-density genome-wide genotyping bead array technology, which assayed >600,000 markers, was applied to a panel of serous benign and LMP tumours and a small set of LGOSC, to characterize somatic events associated with the most indolent forms of ovarian disease. The genomic patterns inferred were related to TP53, KRAS and BRAF mutations. An increasing frequency of genomic anomalies was observed with pathology of disease: 3/22 (13.6%) benign cases, 40/53 (75.5%) LMP cases and 10/11 (90.9%) LGOSC cases. Low frequencies of chr3 anomalies occurred in all tumour types. Runs of homozygosity were most commonly observed on chr3, with the 3p12-p11 candidate tumour suppressor region the most frequently homozygous region in the genome. An LMP harboured a homozygous deletion on chr6 which created a GOPC-ROS1 fusion gene, previously reported as oncogenic in other cancer types. Somatic TP53, KRAS and BRAF mutations were not observed in benign tumours. KRAS-mutation positive LMP cases displayed significantly more chromosomal aberrations than BRAF-mutation positive or KRAS and BRAF mutation negative cases. Gain of 12p, which harbours the KRAS gene, was particularly evident. A pathology review reclassified all TP53-mutation positive LGOSC cases, some of which acquired a HGOSC status. Taken together, our results support the view that LGOSC could arise from serous benign and LMP tumours, but does not exclude the possibility that HGOSC may derive from LMP tumours.
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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) | 0,001 | 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 ».