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Enregistrement W2066948394 · doi:10.1038/ncomms2629

Epigenetic analysis leads to identification of HNF1B as a subtype-specific susceptibility gene for ovarian cancer

2013· article· en· W2066948394 sur OpenAlexafffund
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

récupéré en direct d'OpenAlex

HNF1B is overexpressed in clear cell epithelial ovarian cancer, and we observed epigenetic silencing in serous epithelial ovarian cancer, leading us to hypothesize that variation in this gene differentially associates with epithelial ovarian cancer risk according to histological subtype. Here we comprehensively map variation in HNF1B with respect to epithelial ovarian cancer risk and analyse DNA methylation and expression profiles across histological subtypes. Different single-nucleotide polymorphisms associate with invasive serous (rs7405776 odds ratio (OR)=1.13, P=3.1 × 10−10) and clear cell (rs11651755 OR=0.77, P=1.6 × 10−8) epithelial ovarian cancer. Risk alleles for the serous subtype associate with higher HNF1B-promoter methylation in these tumours. Unmethylated, expressed HNF1B, primarily present in clear cell tumours, coincides with a CpG island methylator phenotype affecting numerous other promoters throughout the genome. Different variants in HNF1B associate with risk of serous and clear cell epithelial ovarian cancer; DNA methylation and expression patterns are also notably distinct between these subtypes. These findings underscore distinct mechanisms driving different epithelial ovarian cancer histological subtypes. HNF1B is overexpressed in the clear cell subtype and epigenetically silenced in the serous subtype of ovarian cancer. Pearce and colleagues now show that genetic variants in HNF1B are differentially associated with risks of developing these two cancer subtypes, possibly through an epigenetic mechanism.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

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