Abstract 5185: Redefining the somatic landscape of pancreatic adenocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Efforts to catalogue genomic abnormalities in pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) have been challenging due to low tumor cellularity which requires deep sequencing to obtain adequate coverage of tumor DNA. To make whole genome sequencing (WGS) feasible with PDAC tumors, we have developed protocols for sequencing enriched tumor material by laser capture microdissection (LCM) from frozen samples and by flow sorting when fresh tissue is available. The enriched samples have a median tumor cellularity of 88% compared to a median cellularity of 12% in the bulk samples. Furthermore, the enrichment methods may also provide a source of normal or reference material, non-tumor cells in the case of LCM and CD45+ blood cells in the case of flow sorting, and eliminate the need for matched blood samples to call somatic variation. In conjunction with low quantity DNA input protocols for library construction, high quality next generation sequencing libraries are readily produced without sacrificing library complexity that enables somatic mutation, copy-number and structural variant detection at modest sequencing depths (∼50x). These methods are applicable to all tumor types where significant stromal contamination hinders somatic mutation detection. In addition to redefining the rates of known somatically altered genes in PDAC, such as CDKN2A and SMAD4, the high cellularity data set has also allowed us to evaluate PDAC tumor heterogeneity with the ability to detect sub-clonal variation that is not masked by non-tumor DNA. Moreover, in 50% of the samples sequenced to date, we observe evidence of punctuated evolution suggesting a catastrophic event during mutagenesis, which may be associated with the clinically observed rapid progression of the disease. The result of enhanced somatic mutation detection is a more comprehensive picture of the PDAC genomic landscape. Citation Format: Andrew M.K. Brown, Faiyaz Notta, Mathieu Lemire, Ilinca Lungu, Robert E. Denroche, Christina Yung, Kristen Geras, Lincoln Stein, John M. Bartlett, Thomas J. Hudson, Michael H.A. Roehrl, Steven Gallinger, John D. McPherson. Redefining the somatic landscape of pancreatic adenocarcinoma. [abstract]. In: Proceedings of the 105th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2014 Apr 5-9; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2014;74(19 Suppl):Abstract nr 5185. doi:10.1158/1538-7445.AM2014-5185
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».