Concordant Gene Expression in Leukemia Cells and Normal Leukocytes Is Associated with Germline cis-SNPs
Notice bibliographique
Résumé
The degree to which gene expression covaries between different primary tissues within an individual is not well defined. We hypothesized that expression that is concordant across tissues is more likely influenced by genetic variability than gene expression which is discordant between tissues. We quantified expression of 11,873 genes in paired samples of primary leukemia cells and normal leukocytes from 92 patients with acute lymphoblastic leukemia (ALL). Genetic variation at >500,000 single nucleotide polymorphisms (SNPs) was also assessed. The expression of only 176/11,783 (1.5%) genes was correlated (p<0.008, FDR = 25%) in the two tissue types, but expression of a high proportion (20 of these 176 genes) was significantly related to cis-SNP genotypes (adjusted p<0.05). In an independent set of 134 patients with ALL, 14 of these 20 genes were validated as having expression related to cis-SNPs, as were 9 of 20 genes in a second validation set of HapMap cell lines. Genes whose expression was concordant among tissue types were more likely to be associated with germline cis-SNPs than genes with discordant expression in these tissues; genes affected were involved in housekeeping functions (GSTM2, GAPDH and NCOR1) and purine metabolism.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».