ESRRA-C11orf20 Is a Recurrent Gene Fusion in Serous Ovarian Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Every year, ovarian cancer kills approximately 14,000 women in the United States and more than 140,000 women worldwide. Most of these deaths are caused by tumors of the serous histological type, which is rarely diagnosed before it has disseminated. By deep paired-end sequencing of mRNA from serous ovarian cancers, followed by deep sequencing of the corresponding genomic region, we identified a recurrent fusion transcript. The fusion transcript joins the 5' exons of ESRRA, encoding a ligand-independent member of the nuclear-hormone receptor superfamily, to the 3' exons of C11orf20, a conserved but uncharacterized gene located immediately upstream of ESRRA in the reference genome. To estimate the prevalence of the fusion, we tested 67 cases of serous ovarian cancer by RT-PCR and sequencing and confirmed its presence in 10 of these. Targeted resequencing of the corresponding genomic region from two fusion-positive tumor samples identified a nearly clonal chromosomal rearrangement positioning ESRRA upstream of C11orf20 in one tumor, and evidence of local copy number variation in the ESRRA locus in the second tumor. We hypothesize that the recurrent novel fusion transcript may play a role in pathogenesis of a substantial fraction of serous ovarian cancers and could provide a molecular marker for detection of the cancer. Gene fusions involving adjacent or nearby genes can readily escape detection but may play important roles in the development and progression of cancer.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».