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Epigenetic analysis leads to identification of HNF1B as a subtype-specific susceptibility gene for ovarian cancer
Hui Shen, Brooke L. Fridley, Honglin Song, Kate Lawrenson, Julie M. Cunningham, Susan J. Ramus, Mine S. Cicek, Jonathan P. Tyrer, Douglas Stram, Melissa C. Larson, Martin Köbel, Argyrios Ziogas, Wei Zheng, Hannah Yang, Anna H. Wu, Eva Wozniak, Yin Ling Woo, Boris Winterhoff, Elisabeth Wik, Alice S. Whittemore, Nicolas Wentzensen, Rachel Palmieri Weber, Allison F. Vitonis, Daniel Vincent, Robert A. Vierkant, Ignace Vergote, David Van Den Berg, Anne M. van Altena, Shelley S. Tworoger, Pamela J. Thompson, Daniel C. Tessier, Kathryn L. Terry, Soo‐Hwang Teo, Claire Templeman, Daniel O. Stram, Melissa C. Southey, Weiva Sieh, Nadeem Siddiqui, Yurii B. Shvetsov, Xiao‐Ou Shu, Viji Shridhar, Shan Wang‐Gohrke, Gianluca Severi, Ira Schwaab, Helga B. Salvesen, Iwona K. Rzepecka, Ingo B. Runnebaum, Mary Anne Rossing, Lorna Rodríguez-Rodríguez, Harvey A. Risch, Stefan P. Renner, Elizabeth M. Poole, Malcolm C. Pike, Catherine M. Phelan, Liisa M. Pelttari, Tanja Pejović, James Paul, Irene Orlow, Siti Zawiah Omar, Sara H. Olson, Kunle Odunsi, Stefan Nickels, Heli Nevanlinna, Roberta B. Ness, Steven A. Narod, Toru Nakanishi, Kirsten B. Moysich, Álvaro N.A. Monteiro, Joanna Moes-Sosnowska, Francesmary Modugno, Usha Menon, Valerie McGuire, Keitaro Matsuo, Noor Azmi Mat Adenan, Leon F.A.G. Massuger, Galina Lurie, Lene Lundvall, Jan Lubiński, Jolanta Lissowska, Douglas A. Levine, Arto Leminen, Alice W. Lee, Nhu D. Le, Sandrina Lambrechts, Diether Lambrechts, Jolanta Kupryjańczyk, Camilla Krakstad, Gottfried E. Konecny, Susanne K. Kjær, Lambertus A. Kiemeney, Linda E. Kelemen, Gary L. Keeney, Beth Y. Karlan, Rod Karevan, Kimberly R. Kalli, Hiroaki Kajiyama, Bu‐Tian Ji, Allan Jensen, Anna Jakubowska, Edwin S. Iversen, Satoyo Hosono, Claus Høgdall, Estrid Høgdall, Maureen E. Hoatlin, Peter Hillemanns, Florian Heitz, Rebecca Hein, Philipp Harter, Mari K. Halle, Per Hall, Jacek Gronwald, Martin Gore, Marc T. Goodman, Graham G. Giles, Aleksandra Gentry‐Maharaj, Montserrat García‐Closas, James M. Flanagan, Peter A. Fasching, Arif B. Ekici, Robert P. Edwards, Diana Eccles, Douglas F. Easton, Matthias Dürst, Andreas du Bois, Thilo Dörk, Jennifer A. Doherty, Evelyn Despierre, Agnieszka Dansonka‐Mieszkowska, Cezary Cybulski, Daniel W. Cramer, Linda S. Cook, Bridget Charbonneau, Jenny Chang‐Claude, Ian Campbell, Ralf Bützow, Clareann H. Bunker, Doerthe Brueggmann, Robert Brown, Angela Brooks‐Wilson, Louise A. Brinton, Natalia Bogdanova, Matthew S. Block, Elizabeth Benjamin, Jonathan Beesley, Matthias W. Beckmann, Elisa V. Bandera, Laura Baglietto, François Bacot, Sebastian M. Armasu, Natalia Antonenkova, Hoda Anton‐Culver, Katja K.H. Aben, Dong Liang, Xifeng Wu, Karen Lu, Michelle A.T. Hildebrandt, Joellen M. Schildkraut, Thomas A. Sellers, David G. Huntsman, Andrew Berchuck, Georgia Chenevix‐Trench, Simon A. Gayther, Paul D.P. Pharoah, Peter W. Laird, Ellen L. Goode, Celeste Leigh Pearce
Notice bibliographique
RevueNature Communications · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensPublic Health OntarioVancouver General HospitalMount Sinai HospitalGenome CanadaAlberta Health ServicesWomen's College HospitalUniversity of TorontoBC Cancer AgencyCalgary Laboratory ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institute of General Medical SciencesCanadian Institutes of Health ResearchEuropean CommissionNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthCancer Research UKWellcome TrustRoswell Park Cancer InstituteOvarian Cancer Research Fund
Mots-clésHNF1BOvarian cancerEpigeneticsSerous fluidDNA methylationBiologyCancer researchCancerClear cellMethylationGeneticsGenePromoterGene expressionCarcinoma
Résumé
OpenAlex consigne un résumé pour ce travail, mais il n'a pas pu être récupéré à l'instant.
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.
score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,277
Score d'incertitude au seuil0,517
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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.
Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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.
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
Citations169
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui