Genomic imbalances pinpoint potential oncogenes and tumor suppressors in Wilms tumors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Wilms tumor (WT) has a not completely elucidated pathogenesis. DNA copy number alterations (CNAs) are common in cancer, and often define key pathogenic events. The aim of this work was to investigate CNAs in order to disclose new candidate genes for Wilms tumorigenesis. RESULTS: Array-CGH of 50 primary WTs without pre-chemotherapy revealed a few recurrent CNAs not previously reported, such as 7q and 20q gains, and 7p loss. Genomic amplifications were exclusively detected in 3 cases of WTs that later relapsed, which also exhibited an increased frequency of gains affecting a 16.2 Mb 1q21.1-q23.2 region, losses at 11p, 11q distal, and 16q, and WT1 deletions. Conversely, aneuploidies of chromosomes 13 and 19 were found only in WTs without further relapse. The 1q21.1-q23.2 gain associated with WT relapse harbours genes such as CHD1L, CRABP2, GJA8, MEX3A and MLLT11 that were found to be over-expressed in WTs. In addition, down-regulation of genes encompassed by focal deletions highlighted new potential tumor suppressors such as CNKSR1, MAN1C1, PAQR7 (1p36), TWIST1, SOSTDC1 (7p14.1-p12.2), BBOX and FIBIN (11p13), and PLCG2 (16q). CONCLUSION: This study confirmed the presence of CNAs previously related to WT and characterized new CNAs found only in few cases. The later were found in higher frequency in relapsed cases, suggesting that they could be associated with WT progression.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».