Gain of a region on 7p22.3, containing <i>MAD1L1</i>, is the most frequent event in small‐cell lung cancer cell lines
Notice bibliographique
Résumé
Small-cell lung cancer (SCLC) is a highly aggressive lung neoplasm, which accounts for 20% of yearly lung cancer cases. The lack of knowledge of the progenitor cell type for SCLC precludes the definition of a normal gene expression profile and has hampered the identification of gene expression changes, while the low resolution of conventional genomic screens such as comparative genomic hybridization (CGH) and loss of heterozygosity analysis limit our ability to fine-map genetic alterations. The recent advent of whole genome tiling path array CGH enables profiling of segmental DNA copy number gains and losses at a resolution 100 times that of conventional methods. Here we report the analysis of 14 SCLC cell lines and six matched normal B-lymphocyte lines. We detected 7p22.3 copy number gain in 13 of the 14 SCLC lines and 0 of the 6 matched normal lines. In 4 of the 14 cell lines, this gain is present as a 350 kbp gene specific copy number gain centered at MAD1L1 (the human homologue of the yeast gene MAD1). Fluorescence in situ hybridization validated the array CGH finding. Intriguingly, MAD1L1 has been implicated to have tumor-suppressing functions. Our data suggest a more complex role for this gene, as MAD1L1 is the most frequent copy number gain in SCLC cell lines.
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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 | 0,000 |
| 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 ».