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Enregistrement W2082926976 · doi:10.1158/1538-7445.am2014-5081

Abstract 5081: Systematic identification of germline mutations in rhabdomyosarcoma and neuroblastoma using massively paralleled sequencing

2014· article· en· W2082926976 sur OpenAlexaff
Jun S. Wei, Rajesh Patidar, John Shern, Shile Zhang, Trevor J. Pugh, Sharon J. Diskin, Sivasish Sindiri, Young Song, Hongling Liao, Xinyu Wen, Jianjun Wang, Stephen X. Skapek, James R. Anderson, Frederic G. Barr, Robert C. Seeger, John M. Maris, Douglas S. Hawkins, Javed Khan

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeuroblastoma Research and Treatments
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGermlinePediatric cancerRhabdomyosarcomaGermline mutationNeuroblastomaMassive parallel sequencingBiologySomatic cellCancerPopulationCancer researchGeneticsOncologyMedicineMutationGeneGenomeSarcomaPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Despite improvement of survival using multimodal chemo- and immunotherapy, high mortality and morbidity is still substantial for pediatric patients with metastatic cancers. Recent large-scale sequencing studies of pediatric tumors including rhabdomyosarcoma (RMS) and neuroblastoma (NB) have been focusing on somatic mutations, and revealed a low somatic mutation rate and surprisingly few recurrently somatic mutated genes in these childhood tumors. Currently, only a small portion of pediatric cancer cases can be explained by somatic driver events; whereas the cause for the majority of these diseases remains unknown. Because both these two types of tumors are uncommon, here we hypothesize that infrequent germline mutations (frequency<0.05 in control populations) may play a role in the initiation of sporadically occurring tumor. To test this hypothesis, we utilized sequencing data from two cancer patient cohorts consisting of RMS (n=133) and NB (n=222) patients, of which latter is a part of the Therapeutically Applicable Research to Generate Effective Treatments (TARGET) initiative for pediatric cancers. First, high-quality protein-coding changing single nucleotide variants (SNVs) were called in both paired germline and tumor genomic DNAs. Then we excluded common variants with frequency >5% in a normal human population using the 1000 Genomes data. Due to our interest in the enriched variants, we further required the frequencies of variants in our rhabdomyosarcoma and neuroblastoma patient cohorts are higher than those in the ESP dataset, a non-cancer control population comprising 6503 individuals. There are 63247 SNVs fulfilled these selection criteria. Among them, 1589 have been reported in these pediatric cancers or in other malignancies in the Cancer Genome Atlas (TCGA) project; and 1178 variants are present in the Human Gene Mutation Database (HGMD). Of these HGMD variants, 49 have been reported in human diseases and 34 of them are known disease-causing mutations for human cancers and genetic disorders including TP53, ALK, CHEK2, and PINK1. Interestingly, the most frequent germline mutations in these pediatric tumors were rarely found in the TCGA project which mostly consists of adult cancers. This observation suggests a very different genetic background of pediatric cancer patients from that of the adult cancers, and warrants a careful examination of germline mutations in these cancers. Furthermore, previous studies have highlighted the importance of expression of variant genes (including tumor suppressor genes) for identification of driver mutations in cancers. Therefore we will use 178 transcriptome sequencing experiments available for these tumors (RMS=84; NB=93) to identify expressed variants in tumor. Statistical and pathway analyses are currently underway to determine potential pathological or casual germline mutations associated with neuroblastoma and rhabdomyosarcoma. Citation Format: Jun S. Wei, Rajesh Patidar, John Shern, Shile Zhang, Trevor Pugh, Sharon J. Diskin, Sivasish Sindiri, Young K. Song, Hongling Liao, Xinyu Wen, Jianjun Wang, Stephen X. Skapek, James R. Anderson, Frederic G. Barr, Robert C. Seeger, John M. Maris, Douglas S. Hawkins, Javed Khan. Systematic identification of germline mutations in rhabdomyosarcoma and neuroblastoma using massively paralleled sequencing. [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 5081. doi:10.1158/1538-7445.AM2014-5081

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,317 · 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

Citations0
Publié2014
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