Genome-wide profiling at methylated promoters in pancreatic adenocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Many genes undergo aberrant methylation in human cancers, and microarray platforms enable more comprehensive profiling of aberrant DNA methylation patterns. RESULTS: 1,010 of 87,922 probes on the 88 K promoter array (606 genes) had a higher signal (log(2) > 2) in the pancreatic cancer line, Panc-1 compared to the non-neoplastic pancreatic duct line, HPDE. Using this cut-off, bisulfite sequencing and/or MSP confirmed differential methylation of all 27 genes (66 probes) predicted to be methylated by the MCA array. More than 1/2 of the genes aberrantly hypermethylated in Panc-1 were not expressed in the pancreatic duct (HPDE) by expression array analysis. Using the 244 K CpG island array, 1,968 CpG islands were differentially methylated in MiaPaca2 compared to normal pancreas. The MCA method was more likely to identify hypermethylation within CpG islands than a cocktail of methylation sensitive restriction enzymes. DNA methylation profiles using 10 ng of DNA were highly correlated with those obtained using 5 ug of DNA (R2 = 0.98). Analysis of 57 pancreatic cancers and 34 normal pancreata using MSP identified MDFI, hsa-miR-9-1, ZNF415, CNTNAP2 and ELOVL4 as methylated in 96%, 89%, 86%, 82% and 68% of the cancers vs. 9%, 15%, 6%, 3% and 97% of normal pancreata, respectively. METHODS: We used methylated CpG island amplification (MCA) and Agilent promoter and CpG island microarrays to identify differential DNA methylation patterns in pancreatic cancer vs. normal pancreas. We examined MCA array reproducibility, compared it to methylation profiles obtained using a cocktail of methylation-sensitive restriction enzymes and examined gene expression of methylated genes. CONCLUSION: Promoter and CpG island array analysis finds aberrant methylation of hundreds of promoters and CpG islands in pancreatic cancer cells.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».