Gene Expression Profiling from Formalin-Fixed Paraffin-Embedded Tumors of Pediatric Glioblastoma
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Gene expression profiling has proved crucial for understanding the biology of cancer. In rare diseases, including pediatric glioblastoma (pGBM), the lack of readily available fresh frozen (FF) material limits the feasibility of this analysis, as well as its validation, on independent data sets, a step needed to ensure relevance, mandating the use of alternate RNA sources. To overcome the limitation of material number and to validate results we obtained on FF pGBM, we did microarray analysis on RNA extracted from formalin-fixed, paraffin-embedded archival samples from pGBM and control brains, wherein we had no control on the fixation process. EXPERIMENTAL DESIGN: RNA from 16 pGBM and 3 control brains was extracted and linearly amplified. Reverse transcription-PCR on housekeeping and formerly identified tumor-associated genes and microarray analysis were done on this RNA source. Results were validated by immunohistochemistry. RESULTS: Despite extensive RNA degradation, microarray analysis was possible on 16 of 19 samples and reproduced the pattern of results obtained on FF pGBM. Gene lists and ontology subgrouping were highly concordant in both sample types. Similar to the findings on FF samples, we were able to identify two subsets of pGBM based on their association/lack of association with evidence consistent with an active Ras pathway. CONCLUSIONS: Archival formalin-fixed, paraffin-embedded tissues are an invaluable resource as they are the most widely available materials often accessible in conjunction with clinical and follow-up data. Gene expression profiling on this material is feasible and may represent a significant advance for understanding the biology of rare human diseases.
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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 | 0,002 | 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 ».