Profiling genomic copy number changes in retinoblastoma beyond loss of <i>RB1</i>
Notice bibliographique
Résumé
Loss of both RB1 alleles is rate limiting for development of retinoblastoma (RB), but genomic copy number gain or loss may impact oncogene(s) and tumor suppressor genes, facilitating tumor progression. We used quantitative multiplex polymerase chain reaction to profile "hot spot" genomic copy number changes for gain at 1q32.1, 6p22, and MYCN, and loss at 16q22 in 87 primary RB and 7 cell lines. Loss at 16q22 (48%) negatively associated with MYCN gain (18%) (Fisher's exact P = 0.031), gain at 1q32.1 (62%) positively associated with 6p "hot spot" gain (43%) (P = 0.033), and there was a trend for positive association between 1q and MYCN gain (P = 0.095). Cell lines had a higher frequency of MYCN amplification than primary tumors (29% versus 3%; P = 0.043). Novel high-level amplification of 1q32.1 in one primary tumor, confirmed by fluorescence in situ hybridization, strongly supports the presence of oncogene(s) in this region, possibly the mitotic kinesin, KIF14. Gene-specific quantitative multiplex polymerase chain reaction of candidate oncogenes at 1q32.1 (KIF14), 6p22 (E2F3 and DEK), and tumor suppressor genes at 16q22 (CDH11) and 17q21 (NGFR) showed the most common gene gains in RB to be KIF14 in cell lines (80%) and E2F3 in primary tumors (70%). The patterns of gain/loss were qualitatively different in 25 RB compared with 12 primary hepatocellular carcinoma and 12 breast cancer cell lines. Gene specific analysis of one bone marrow metastasis of RB, prechemotherapy and postchemotherapy, showed the typical genomic changes of RB pretreatment, which normalized after chemotherapy.
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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 | 0,000 | 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 ».