Promoter hypermethylation in Indian primary oral squamous cell carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
We evaluated promoter hypermethylation of a panel of tumor suppressor genes as a means to detect epigenetic alterations in oral squamous cell carcinomas (OSCC) of Indian-origin and compare with North-American head and neck squamous cell carcinomas (HNSCC). Quantitative-methylation-specific PCR was used to investigate the promoter methylation status of DCC, EDNRB, p16(INK4a) and KIF1A in 92 OSCC, and compared to 48 paired normal tissues and 30 saliva and sera samples from healthy control subjects. Aberrant methylation of at-least one of these genes was detected in 74/92 (80.4%) OSCC; 72.8% at EDNRB, 71.7% at KIF1A, 47.8% at p16(INK4a) and 58.7% at DCC; and in 5 of 48 (10.4%) normal oral tissues. None of the saliva and sera samples from controls exhibited DNA methylation in these four target genes. Thirty-two of 72 node positive cases harbored p16(INK4a) and DCC hypermethylation (p = 0.005). Thus, promoter hypermethylation in genes analyzed herein is a common event in Indian OSCC and may represent promising markers for the molecular staging of OSCC patients. We found higher frequency of p16(INK4a) methylation (47.8%) in this Indian cohort in comparison with a North-American cohort (37.5%). In conclusion, aberrant methylation of EDNRB, KIF1A, DCC and p16(INK4a) genes is a common event in Indian OSCC, suggesting that epigenetic alterations of these genes warrant validation in larger studies for their potential use as biomarkers.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».