Abstract LB-348: Integrated analysis of microRNA and mRNA expression in microsatellite-stable colon cancer using next-generation sequencing and cDNA microarrays
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Alterations in the expression of microRNAs (miRNAs) contribute to the development and progression of colon cancer, which arises from the accumulation of genetic and epigenetic alterations in the colon tissue. With the advent of next-generation sequencing (NGS), new depths can be reached, allowing for comprehensive profiling of known and novel miRNAs. To profile the miRNAs and their associated target genes in colon cancer, we examined differential expression of miRNAs and predicted target genes between tumor and normal tissue of microsatellite stable (MSS) and CpG island methylator phenotype (CIMP)-negative colon cancer. Ten fresh-frozen colon tumors and 10 adjacent normal mucosa were profiled for miRNAs using the SOLiD NGS platform and mRNA expression analysis was conducted using Affymetrix arrays. To identify differentially expressed miRNAs in tumor versus normal tissue, analysis of variance was conducted that included Bonferroni correction. Integrated expression analysis of miRNAs and their target mRNAs was conducted using Pearson's correlation and the Benjamini and Hochberg's false discovery rate. Both analyses were done using Partek Genomics Suite software. Nineteen miRNAs were significantly differentially expressed in tumor versus normal tissue (fold change ≥ ±2 and p<0.05). Six of these 19 miRNAs have previously been associated with colon cancer (miR-30a, miR-31, miR-135b, miR-182, miR-183 and miR-202). Integrated analysis of miRNA and predicted target mRNA expression yielded 97 significantly correlated miRNA::mRNA pairs for 14 miRNAs with 92 genes (absolute r = 0.71–0.88, q<0.05). Within these miRNA::mRNA pairs, expression levels of the 6 colon cancer-associated miRNAs were correlated with 33 target genes and 8 miRNAs newly identified to be differentially expressed in colon cancer were correlated with 57 target genes. The top functional Ingenuity Pathway Analysis gene ontology categories (p<0.05) for the 92 genes were gastrointestinal disease (18 genes), genetic disorder (21genes), inflammatory disease (15 genes) and cancer (21 genes). The correlated target genes included several genes implicated in colon cancer such as CDH3, NKD1, RGS2, TCFL5 and ZEB2. In summary, deep miRNA sequencing among MSS/CIMP-negative colon tumors confirmed differential expression of 6 colon cancer-associated miRNAs and identified 13 miRNAs not previously reported in colon cancer. Differential expression of most of the discovered miRNAs was correlated with the expression of genes potentially relevant for colon cancer. If confirmed, these miRNAs may serve as new biomarkers for colon cancer and may further our understanding of the epigenetic changes and pathways involved in the development of colon cancer. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 102nd Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2011 Apr 2-6; Orlando, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2011;71(8 Suppl):Abstract nr LB-348. doi:10.1158/1538-7445.AM2011-LB-348
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».