Validation of dot blot hybridization and denaturing high performance liquid chromatography as reliable methods for TP53 codon 72 genotyping in molecular epidemiologic studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mutations in TP53 are common events during carcinogenesis. In addition to gene mutations, several reports have focused on TP53 polymorphisms as risk factors for malignant disease. Many studies have highlighted that the status of the TP53 codon 72 polymorphism could influence cancer susceptibility. However, the results have been inconsistent and various methodological features can contribute to departures from Hardy-Weinberg equilibrium, a condition that may influence the disease risk estimates. The most widely accepted method of detecting genotyping error is to confirm genotypes by sequencing and/or via a separate method. RESULTS: We developed two new genotyping methods for TP53 codon 72 polymorphism detection: Denaturing High Performance Liquid Chromatography (DHPLC) and Dot Blot hybridization. These methods were compared with Restriction Fragment Length Polymorphism (RFLP) using two different restriction enzymes. We observed high agreement among all methodologies assayed. Dot-blot hybridization and DHPLC results were more highly concordant with each other than when either of these methods was compared with RFLP. CONCLUSIONS: Although variations may occur, our results indicate that DHPLC and Dot Blot hybridization can be used as reliable screening methods for TP53 codon 72 polymorphism detection, especially in molecular epidemiologic studies, where high throughput methodologies are required.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».