High resolution analysis of follicular lymphoma genomes reveals somatic recurrent sites of copy‐neutral loss of heterozygosity and copy number alterations that target single genes
Notice bibliographique
Résumé
A multiplatform approach, including conventional cytogenetic techniques, BAC array comparative genomic hybridization, and Affymetrix 500K SNP arrays, was applied to the study of the tumor genomes of 25 follicular lymphoma biopsy samples with paired normal DNA samples to characterize balanced translocations, copy number imbalances, and copy-neutral loss of heterozygosity (cnLOH). In addition to the t(14;18), eight unique balanced translocations were found. Commonly reported FL-associated copy number regions were revealed including losses of 1p32-36, 6q, and 10q, and gains of 1q, 6p, 7, 12, 18, and X. The most frequent regions affected by copy-neutral loss of heterozygosity were 1p36.33 (28%), 6p21.3 (20%), 12q21.2-q24.33 (16%), and 16p13.3 (24%). We also identified by SNP analysis, 45 aberrant regions that each affected one gene, including CDKN2A, CDKN2B, FHIT, KIT, PEX14, and PTPRD, which were associated with canonical pathways involved in tumor development. This study illustrates the power of using complementary high-resolution platforms on paired tumor/normal specimens and computational analysis to provide potential insights into the significance of single-gene somatic aberrations in FL tumorigenesis.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».