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Enregistrement W2196905301 · doi:10.1038/ncomms9234

Cis-eQTL analysis and functional validation of candidate susceptibility genes for high-grade serous ovarian cancer

2015· article· en· W2196905301 sur OpenAlexafffund
Kate Lawrenson, Qiyuan Li, Siddhartha Kar, Ji-Heui Seo, Jonathan P. Tyrer, Tassja J. Spindler, Janet Lee, Yibu Chen, Alison M. Karst, Ronny Drapkin, Katja K.H. Aben, Hoda Anton‐Culver, Natalia Antonenkova, Helen Baker, Elisa V. Bandera, Yukie T. Bean, Matthias W. Beckmann, Andrew Berchuck, Maria Bisogna, Line Bjørge, Natalia Bogdanova, Louise A. Brinton, Angela Brooks‐Wilson, Fiona Bruinsma, Ralf Butzow, Ian Campbell, Karen Carty, Jenny Chang‐Claude, Georgia Chenevix‐Trench, Anne Chen, Zhihua Chen, Linda S. Cook, Daniel W. Cramer, Julie M. Cunningham, Cezary Cybulski, Agnieszka Dansonka‐Mieszkowska, Joe Dennis, Ed Dicks, Jennifer A Doherty, Thilo Dörk, Andreas du Bois, Matthias Dürst, Diana Eccles, Douglas Easton, Robert P. Edwards, Ursula Eilber, Arif B. Ekici, Peter A Fasching, Brooke L. Fridley, Yu-Tang Gao, Aleksandra Gentry‐Maharaj, Graham G. Giles, Rosalind Glasspool, Ellen L Goode, Marc T. Goodman, Jacek Grownwald, Patricia Harrington, Philipp Harter, Hanis Nazihah Hasmad, Alexander Hein, Florian Heitz, Michelle A T Hildebrandt, Peter Hillemanns, Estrid Høgdall, Claus Høgdall, Satoyo Hosono, Edwin S. Iversen, Anna Jakubowska, Paul A. James, Allan Jensen, Bu-Tian Ji, Beth Y. Karlan, Susanne Kruger Kjaer, Linda E. Kelemen, Melissa Kellar, Joseph L. Kelley, Lambertus A. Kiemeney, Camilla Krakstad, Jolanta Kupryjańczyk, Diether Lambrechts, Sandrina Lambrechts, Nhu D. Le, Alice W. Lee, Shashi Lele, Arto Leminen, Jenny Lester, Douglas A. Levine, Dong Liang, Jolanta Lissowska, Karen Lu, Jan Lubiński, Lene Lundvall, Leon F.A.G. Massuger, Keitaro Matsuo, Valerie McGuire, Heli Nevanlinna, Iain A. McNeish, Usha Menon, Francesmary Modugno, Kirsten B. Moysich, Steven A. Narod, Lotte Nedergaard, Roberta B. Ness, Mat Adenan Noor Azmi, Kunle Odunsi, Sara H. Olson, Irene Orlow, Sandra Oršulić, Rachel Palmieri Weber, Celeste L Pearce, Tanja Pejović, Liisa M. Pelttari, Jennifer Permuth‐Wey, Catherine M. Phelan, Malcolm C. Pike, Elizabeth M. Poole, Susan J. Ramus, Harvey A Risch, Barry P. Rosen, Joseph H. Rothstein, Anja Rudolph, Ingo B Runnebaum, Iwona K. Rzepecka, Helga B. Salvesen, Joellen M. Schildkraut, Ira Schwaab, Thomas A Sellers, Xiao‐Ou Shu, Yurii B. Shvetsov, Nadeem Siddiqui, Weiva Sieh, Honglin Song, Melissa C. Southey, Lara Sucheston, Ingvild L. Tangen, Soo‐Hwang Teo, Kathryn L. Terry, Pamela J. Thompson, Agnieszka Timorek, Ya-Yu Tsai, Shelley S. Tworoger, Anne M. van Altena, Els Van Nieuwenhuysen, Ignace Vergote, Robert A. Vierkant, Shan Wang-Gohrke, Christine M. Walsh, Nicolas Wentzensen, Alice S. Whittemore, Kristine G. Wicklund, Lynne R Wilkens, Yin Ling Woo, Xifeng Wu, Anna H. Wu, Hannah Yang, Wei Zheng, Argyrios Ziogas, Álvaro N.A. Monteiro, Paul D.P. Pharoah, Simon A. Gayther, Matthew L. Freedman

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteSimon Fraser UniversityBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchCancer Research UKNational Health and Medical Research CouncilEuropean CommissionNational Center for Advancing Translational SciencesWellcome TrustFrancis Crick InstituteNational Cancer InstituteOvarian Cancer Research FundNational Institutes of HealthRoswell Park Cancer Institute
Mots-clésOvarian cancerSerous ovarian cancerGeneSerous fluidComputational biologyBiologyGeneticsCancerBioinformaticsMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genome-wide association studies have reported 11 regions conferring risk of high-grade serous epithelial ovarian cancer (HGSOC). Expression quantitative trait locus (eQTL) analyses can identify candidate susceptibility genes at risk loci. Here we evaluate cis-eQTL associations at 47 regions associated with HGSOC risk (P≤10(-5)). For three cis-eQTL associations (P<1.4 × 10(-3), FDR<0.05) at 1p36 (CDC42), 1p34 (CDCA8) and 2q31 (HOXD9), we evaluate the functional role of each candidate by perturbing expression of each gene in HGSOC precursor cells. Overexpression of HOXD9 increases anchorage-independent growth, shortens population-doubling time and reduces contact inhibition. Chromosome conformation capture identifies an interaction between rs2857532 and the HOXD9 promoter, suggesting this SNP is a leading causal variant. Transcriptomic profiling after HOXD9 overexpression reveals enrichment of HGSOC risk variants within HOXD9 target genes (P=6 × 10(-10) for risk variants (P<10(-4)) within 10 kb of a HOXD9 target gene in ovarian cells), suggesting a broader role for this network in genetic susceptibility to HGSOC.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil0,513

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations71
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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