Molecular classification of oral cancer by cDNA microarrays identifies overexpressed genes correlated with nodal metastasis
Notice bibliographique
Résumé
Our purpose was to classify OSCCs based on their gene expression profiles, to identify differentially expressed genes in these cancers and to correlate genetic deregulation with clinical and histopathologic data and patient outcome. After conducting proof-of-principle experiments utilizing 6 HNSCC cell lines, the gene expression profiles of 20 OSCCs were determined using cDNA microarrays containing 19,200 sequences and the BTSVQ method of data analysis. We identified 2 sample clusters that correlated with the T3-T4 category of disease (p = 0.035) and nodal metastasis (p = 0.035). BTSVQ analysis identified a subset of 23 differentially expressed genes with the lowest QE scores in the cluster containing more advanced-stage tumors. Expression of 6 of these differentially expressed genes was validated by quantitative real-time RT-PCR. Statistical analysis of quantitative real-time RT-PCR data was performed and, after Bonferroni correction, CLDN1 overexpression was significantly correlated with the cluster containing more advanced-stage tumors (p = 0.007). Despite the clinical heterogeneity of OSCC, molecular subtyping by cDNA microarray analysis identified distinct patterns of gene expression associated with relevant clinical parameters. Application of this methodology represents an advance in the classification of oral cavity tumors and may ultimately aid in the development of more tailored therapies for oral carcinoma.
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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 ».