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Enregistrement W2051571422 · doi:10.1158/1538-7445.am2011-3155

Abstract 3155: Identification of biomarkers of chemoresistance in serous epithelial ovarian cancer by integrative molecular profiling

2011· article· en· W2051571422 sur OpenAlexaff
Madhuri Koti, Ricardo Vidal, Alexandria Haslehurst, Paulo Nuin, Johanne I. Weberpals, Timothy Childs, Peter Bryson, Harriet Feilotter, Jeremy A. Squire, Paul C. Park

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologySerous fluidOvarian cancerCancer researchPTENPI3K/AKT/mTOR pathwayComputational biologymicroRNAPDGFRACancerBioinformaticsSignal transductionGeneticsStromal cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Development of primary resistance to carboplatin and paclitaxel pose a major challenge in the management of ovarian cancer. To identify the molecular mechanisms underlying this process, we used microarrays to profile the 1) copy number alteration and SNP, 2) mRNA, 3) miRNA and 4) methylation signatures in 11 chemoresistant and 13 sensitive tumour samples, as defined by the RECIST criteria. The profiles are analyzed by Bayes statistics, based on R/Bioconductor packages, and the relevant pathways determined using the Ingenuity Pathway Analysis. The data from each array platforms are integrated using bioinformatic analytical and visual tools developed in house to not only decipher the most critical biological pathways, but also to identify the molecular mechanisms driving the pathways. Analysis to date identified the metabolic network involving HNRNPC, JAK1, Erbb2, ARF1, among others, which converge to deregulate the PI3K pathway. Interestingly, this is consistent with PTEN loss which is frequently observed in serous low grade tumours. The complexity of this pathway is reflected by its implication in multiple biological functions including growth promoting pathways, proliferation, differentiation, anti-apoptosis, tumorigenesis and angiogenesis. The integrated analysis will dissect and elucidate the roles that the CNA, SNP, methylation and miRNA play in the deregulation of this and other pathways involved in primary chemoresistance. Our research findings will yield diagnostic and prognostic biomarkers that will lead to development of specific treatment regimens for the improved control of serous epithelial ovarian 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 3155. doi:10.1158/1538-7445.AM2011-3155

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,324 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
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