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Enregistrement W2123696077 · doi:10.1038/nature10166

Integrated genomic analyses of ovarian carcinoma

2011· article· en· W2123696077 sur OpenAlexaff
Debra Bell, Andrew Berchuck, Michael J. Birrer, Marcin Imieliński, Jeremy Chien, D. W. Cramer, Narciso Olvera, Fanny Dao, Rajiv Dhir, Philip J. DiSaia, Hani Gabra, Karen Smith‐McCune, Pat Glenn, A. K. Godwin, Sandra Oršulić, Beth Y. Karlan, Jenny Gross, L Hartmann, Mei Huang, David G. Huntsman, Steve E. Kalloger, Brenda Rabeno, Mary Iacocca, G.B. Mills, Kay J. Park, Nicholas J. Petrelli, Janet S. Rader, Branimir I. Šikić, Anil K. Sood, David D.L. Bowtell, Scott Morris, Peggy Yena, Michael J Hatfield, Joseph Paulauskis, Troy Shelton, Robert Penny, Paul Rhodes, Mark E. Sherman, Donata Grimm, Sherri Z. Millis, Joseph R. Testa, David A. Wheeler, Lora Lewis, Jennifer Drummond, Irene Newsham, M. B. Morgan, Jireh Santibanez, C. Kovar, Huyen Dinh, Kuo-Ching Chang, Lisa R. Treviño, Richard A. Gibbs, Preethi H. Gunaratne, Gerald Fowler, M. Wang, Alicia Hawes, Donna M. Muzny, J. G. Reid, Matthew Meyerson, Andrey Sivachenko, Alex H. Ramos, R. W. Park, S. L. Carter, Robert C. Onofrio, Gordon Saksena, Eric S. Lander, Andrew Crenshaw, Kristin Ardlie, Gaddy Getz, Huy Nguyen, Michael S. Lawrence, Douglas Voet, Sumeet Gupta, Rui Jing, Mike Noble, Diana Hubbard, Kristian Cibulskis, Carrie Sougnez, Wendy Winckler, Jennifer Baldwin, Jennifer Wilkinson, Theodora Bloom, Tim Fennell, Stacey Gabriel, Kim D. Delehaunty, Catrina C. Fronick, James M. Eldred, David J. Dooling, Christopher Harris, John W. Wallis, Vincent Magrini, Q. Zhang, Ryan Abbott, Michael D. McLellan, Ryan Demeter, Heather K. Schmidt, Dejun Shen, Elaine R. Mardis, John R. Walker, S. M. Smith, Joelle Kalicki, Rebecca K. Wilson, Liwei Lin, Lisa L. Cook, Daniel C. Koboldt, James S. Hodges, Lucinda Fulton, William Schierding, George M. Weinstock, Craig Pohl, Nathan D. Dees, Cyriac Kandoth, Fabio Vandin, Benjamin J. Raphael, Hangchao Zhang, Ilana Perna, Chang‐Jiun Wu, Lawrence S. Chin, Sachet A. Shukla, Alex Protopopov, Yuanyuan Xiao, Gang Ren, Y. Liu, T. M. Kim, Peter J. Park, Eunjung Lee, Narayanan Sathiamoorthy, Raju Kucherlapati, Lindsay L. Waite, Devin Absher, Rae Myers, Gavin Sherlock, James D. Brooks, Jin Xu, J. Z. Li, Daniel J. Weisenberger, David Van Den Berg, Timothy J. Triche, Peter W. Laird, H. Shen, Houtan Noushmehr, Jermya Buckley, Benjamin P. Berman, Fei Pan, Leslie Cope, James G. Herman, Stephen B. Baylin, John G. Conboy, Paul T. Spellman, Bahram Parvin, Raymond J. Cho, Lakshmi R. Jakkula, Junwei Han, Steffen Durinck, Zhiyuan Hu, Helen Marr, Nihan Wang, James E. Korkola, Shannon Dorton, Laura M. Heiser, Heidi S. Feiler, Joe W. Gray, Elizabeth Purdom, Henrik Bengtsson, John Ngai, Yeseo Choi, Vanessa Wang, Barry S. Taylor, Wan Chang, Nick Socci, Nikolaus Schultz, Ethan Cerami, Giovanni Ciriello, Yevgeniy Antipin, Boris Reva, Robert E. Sheridan, Yupu Liang, Alex Lash, Chris Sander, Parminder K. Mankoo, Marc Ladanyi, Laetitia Borsu, Cameron Brennan, Agnès Viale, Katherine A. Hoadley, Saianand Balu, Y. Du

Notice bibliographique

RevueNature · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensBC Cancer AgencyUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchNational Cancer InstituteNational Human Genome Research InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésOvarian cancerBiologymicroRNADNA methylationExonGeneCancer researchSerous fluidOvarian carcinomaEpigeneticsSomatic cellMethylationCancerGeneticsGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A catalogue of molecular aberrations that cause ovarian cancer is critical for developing and deploying therapies that will improve patients’ lives. The Cancer Genome Atlas project has analysed messenger RNA expression, microRNA expression, promoter methylation and DNA copy number in 489 high-grade serous ovarian adenocarcinomas and the DNA sequences of exons from coding genes in 316 of these tumours. Here we report that high-grade serous ovarian cancer is characterized by TP53 mutations in almost all tumours (96%); low prevalence but statistically recurrent somatic mutations in nine further genes including NF1, BRCA1, BRCA2, RB1 and CDK12; 113 significant focal DNA copy number aberrations; and promoter methylation events involving 168 genes. Analyses delineated four ovarian cancer transcriptional subtypes, three microRNA subtypes, four promoter methylation subtypes and a transcriptional signature associated with survival duration, and shed new light on the impact that tumours with BRCA1/2 (BRCA1 or BRCA2) and CCNE1 aberrations have on survival. Pathway analyses suggested that homologous recombination is defective in about half of the tumours analysed, and that NOTCH and FOXM1 signalling are involved in serous ovarian cancer pathophysiology. The Cancer Genome Atlas (TCGA) project reports here its analysis of messenger RNA and microRNA expression, promoter methylation, DNA copy number and exome sequences in 489 high-grade serous ovarian adenocarcinomas. The analyses help establish new tumour subtypes. Among other insights is the finding that while the gene encoding p53 tumour suppressor is mutated in almost all tumours, nine other loci including NF1, BRCA1, BRCA2, RB1 and CDK12 carry recurrent albeit low-prevalence mutations. Homologous recombination is defective in about half of the tumours studied, and Notch and FOXM1 signalling are involved in the pathophysiology.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations8 157
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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