Microarray‐based survey of CpG islands identifies concurrent hyper‐ and hypomethylation patterns in tissues derived from patients with breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Maintenance of CpG island methylation in the genome is crucial for cellular homeostasis and this balance is disrupted in cancer. Our rationale was to compare the methylation of CpG islands in tissues (tumor, healthy breast and blood) from patients with breast cancer. We studied 72 genes in 103 samples using microarray hybridization and bisulfite sequencing. We observed tumor specific hyper- or hypomethylation of five genes; COL9A1, MT1A, MT1J, HOXA5 and FLJ45983. A general drop of methylation in COL9A1 was apparent in tumors, when compared with blood and healthy breast tissue. Furthermore, one tumor displayed a complete loss of methylation of all five genes, suggesting overall impairment of methylation. The downstream, evolutionary conserved island of HOXA5 showed hypomethylation in 18 tumors and complete methylation in others. This CpG island also displayed a semimethylated state in the majority of normal breast samples, when compared to complete methylation in blood. Distinct methylation patterns were further seen in MT1J and MT1A, belonging to the metallothionein gene family. The CpG islands of these genes are spaced by 2 kb, which shows selective methylation of two structurally and functionally related genes. The promoters of FLJ45983 and MT1A were methylated above 25% in 18 primary and metastatic tumors. Concurrently, there was also >10% methylation of healthy breast tissue in 11 and 5 samples, respectively. This suggests that the methylation process for the latter two genes takes place already in normal breast cells. Our results also point to a considerable heterogeneity of epigenetic disturbance in breast cancer. This article contains Supplementary Material available at http://www.interscience.wiley.com/jpages/1045-2257/suppmat.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».