Somatic frameshift mutations in the Bloom syndrome BLM gene are frequent in sporadic gastric carcinomas with microsatellite mutator phenotype
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Genomic instability has been reported at microsatellite tracts in few coding sequences. We have shown that the Bloom syndrome BLM gene may be a target of microsatelliteinstability (MSI) in a short poly-adenine repeat located in its coding region. To further characterize the involvement of BLM in tumorigenesis, we have investigated mutations in nine genes containing coding microsatellites in microsatellite mutator phenotype (MMP) positive and negative gastric carcinomas (GCs). METHODS: We analyzed 50 gastric carcinomas (GCs) for mutations in the BLM poly(A) tract aswell as in the coding microsatellites of the TGFbeta1-RII, IGFIIR, hMSH3, hMSH6, BAX, WRN, RECQL and CBL genes. RESULTS: BLM mutations were found in 27% of MMP+ GCs (4/15 cases) but not in any of the MMP negative GCs (0/35 cases). The frequency of mutations in the other eight coding regions microsatellite was the following: TGFbeta1-RII (60 %), BAX (27%), hMSH6 (20%),hMSH3 (13%), CBL (13%), IGFIIR (7%), RECQL (0%) and WRN (0%). Mutations in BLM appear to be more frequently associated with frameshifts in BAX and in hMSH6and/or hMSH3. Tumors with BLM alterations present a higher frequency of unstable mono- and trinucleotide repeats located in coding regions as compared with mutator phenotype tumors without BLM frameshifts. CONCLUSIONS: BLM frameshifts are frequent alterations in GCs specifically associated with MMP+tumors. We suggest that BLM loss of function by MSI may increase the genetic instability of a pre-existent unstable genotype in gastric tumors.
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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 | 0,001 | 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 ».