High-Resolution Mapping of Genomic Imbalance and Identification of Gene Expression Profiles Associated with Differential Chemotherapy Response in Serous Epithelial Ovarian Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Array comparative genomic hybridization (aCGH) and microarray expression profiling were used to subclassify DNA and RNA alterations associated with differential response to chemotherapy in ovarian cancer. Two to 4 Mb interval arrays were used to map genomic imbalances in 26 sporadic serous ovarian tumors. Cytobands 1p36, 1q42-44, 6p22.1-p21.2, 7q32.1-q34 9q33.3-q34.3, 11p15.2, 13q12.2-q13.1, 13q21.31, 17q11.2, 17q24.2-q25.3, 18q12.2, and 21q21.2-q21.3 were found to be statistically associated with chemotherapy response, and novel regions of loss at 15q11.2-q15.1 and 17q21.32-q21.33 were identified. Gene expression profiles were obtained from a subset of these tumors and identified a group of genes whose differential expression was significantly associated with drug resistance. Within this group, five genes (GAPD, HMGB2, HSC70, GRP58, and HMGB1), previously shown to form a nuclear complex associated with resistance to DNA conformation-altering chemotherapeutic drugs in in vitro systems, may represent a novel class of genes associated with in vivo drug response in ovarian cancer patients. Although RNA expression change indicated only weak DNA copy number dependence, these data illustrate the value of molecular profiling at both the RNA and DNA levels to identify small genomic regions and gene subsets that could be associated with differential chemotherapy response in ovarian cancer.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».