Evaluation of Oligonucleotide Arrays for Sequencing of the p53 Gene in DNA from Formalin-Fixed, Paraffin-Embedded Breast Cancer Specimens
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Routine tissue processing has generated banks of paraffin-embedded tissue that could be used in retrospective cohort studies to study the molecular changes that occur during cancer development. The purpose of this study was to determine whether a p53 microarray could be used to sequence the p53 gene in DNA extracted from formalin-fixed, paraffin-embedded (FFPE) tissues. METHODS: DNA was extracted from 70 FFPE breast cancer tissue specimens. p53 was sequenced with an oligonucleotide microarray (p53 GeneChip; Affymetrix), and the results were compared with the results obtained from direct sequencing. RESULTS: DNA was extracted from 62 of 70 cases. We identified 26 mutations in 24 of the 62 cases by the p53 GeneChip. No polymorphisms were detected, and exon 4 could not be evaluated in 20 cases. There were 43 genetic alterations detected by direct sequencing in 35 of the 62 cases. These consisted of 26 polymorphisms and 17 mutations in exons or splice sites. Fifteen mutations were identified by both methods. Direct sequencing detected significantly more gene alterations (43 of 54) in DNA extracted from FFPE tissue than the p53 GeneChip (26 of 54; P = 0.018). However, if the changes in exon 4 were eliminated from this comparison, the p53 GeneChip detected 26 of 27 mutations compared with direct sequencing, which identified 16 of 27 mutations. (P = 0.016). CONCLUSIONS: A combination of oligonucleotide microarray and direct sequencing may be necessary to accurately identify p53 gene alterations in FFPE breast cancer. The p53 GeneChip cannot be used to detect exon 4 polymorphisms (codon 72) in FFPE breast cancer tissue.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».