Genomic alterations detected by comparative genomic hybridization in ovarian endometriomas
Notice bibliographique
Résumé
Endometriosis is a complex and multifactorial disease. Chromosomal imbalance screening in endometriotic tissue can be used to detect hot-spot regions in the search for a possible genetic marker for endometriosis. The objective of the present study was to detect chromosomal imbalances by comparative genomic hybridization (CGH) in ectopic tissue samples from ovarian endometriomas and eutopic tissue from the same patients. We evaluated 10 ovarian endometriotic tissues and 10 eutopic endometrial tissues by metaphase CGH. CGH was prepared with normal and test DNA enzymatically digested, ligated to adaptors and amplified by PCR. A second PCR was performed for DNA labeling. Equal amounts of both normal and test-labeled DNA were hybridized in human normal metaphases. The Isis FISH Imaging System V 5.0 software was used for chromosome analysis. In both eutopic and ectopic groups, 4/10 samples presented chromosomal alterations, mainly chromosomal gains. CGH identified 11q12.3-q13.1, 17p11.1-p12, 17q25.3-qter, and 19p as critical regions. Genomic imbalances in 11q, 17p, 17q, and 19p were detected in normal eutopic and/or ectopic endometrium from women with ovarian endometriosis. These regions contain genes such as POLR2G, MXRA7 and UBA52 involved in biological processes that may lead to the establishment and maintenance of endometriotic implants. This genomic imbalance may affect genes in which dysregulation impacts both eutopic and ectopic endometrium.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 ».