Frequent occurrence of <i>RASSF1A</i> promoter hypermethylation and merkel cell polyomavirus in merkel cell carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Merkel cell carcinoma (MCC) is one of the most aggressive cancers of the skin. It has recently been reported that integration of a Merkel cell polyomavirus (MCPyV) in receptor tyrosine phosphates type G (PTPRG) gene occurs in MCC, and that viral infections are associated with epigenetic silencing of tumor suppressor genes (TSG) in cancer. To examine whether a correlation between TSG inactivation and viral infection can be found in MCC, we investigated the promoter hypermethylation of RASSF1A, TP73, PTPRG, FHIT, and CDKN2A and the presence of MCPyV and SV40 in 98 MCC by PCR. Hypermethylation of RASSF1A was frequently found in 42 of 83 (51%) of MCC. Methylation of CDKN2A was present in 9 of 41 (22%) of MCC. Hypermethylation of TP73 (0%), PTPRG (4%), and FHIT (0%) was infrequent in MCC. Interestingly, MCPyV was found in 90 of 98 (92%) MCC, however, no SV40 signal was detected. No correlation between TSG hypermethylation and viral infection was found. Our results show frequent hypermethylation of RASSF1A and the presence of MCPyV in primary MCC, and that these events may contribute to the pathogenesis of MCC.
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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) | 0,002 | 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 ».