Abstract LB-177: HPV16 CpG and de novo-cytosine methylation is differentially associated with low-grade versus high-grade anal intraepithelial neoplasia in HIV-infected men
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: To determine if cytosine methylation in CpG and de novo sites is differentially associated with high- or low-grade anal intraepithelial neoplasias (HG-, LG-AIN), HPV16 DNA from182 clinical specimens. Background: Intra-anal cancer (IAC) is an emerging health crisis for gay, bisexual, transgender and other men who have sex with men (MSM) and rates have risen sharply among HIV-infected MSM despite introduction of HAART. High-risk HPVs are a causal risk factor for IAC and are especially common where MSM show HIV-coinfection. Further, cytosine methylation has been posited as an epigenetic transcription regulator that is poorly described in intra-anal dysplasias and cancers. Methods: HPV16 DNA was extracted from anal swab specimens and tested using bisulfite modification, PCR, cloning and sequencing of ∼10 clones/sample. Cervical cancer cell lines, CaSki and SiHa, and paraffin-embedded anal cancer specimens were similarly characterized as controls. Genomic sequences were evaluated using CLUSTAL and BiQ Sequence Alignment analysis software. Descriptive, tabular and multivariate analyses were performed using SAS (Version 9.2). Graphical representations were compiled using SIGMAPLOT (Version 9.0). Findings: Overall, methylation was relatively low in clinical AIN specimens. For 25,085 cytosines, the mean prevalence of methylation was 2.7% (SEM=0.4%) across 3′ L1 and LCR; the prevalence me-CpG, -CpA, -CpT, and -CpC was 3.2% (0.2%), 2.6% (0.1%), 2.5% (0.1%), and 2.7% (0.1%), respectively. However, some variation in HPV16 genomes was observed across specific functional gene sequences for HG- and LG-AIN specimens. Specifically, LG-AINs showed 1.30–2.62 times greater mean prevalence of methylation when compared to HG-AINs, across 24 of the 31 cytosines between nt7428–7564 (p-values<0.05) in the 5′ LCR and enhancer. In total, across the 148 cytosine positions, 37 sites showed statistically significantly greater prevalence of meC in LG-AINs and none showed higher methylation in HG-AINs, yielding a false discovery rate of 0.2 (7.4/37). The nt7428–7564 contains binding sites for E2–1, TEF-1, NF-1, YY1, OCT-1, GRE and potential deamination targets for ApoBec3G. Analyses are ongoing, nonetheless, multivariate analyses show risk for HG-AIN decreases by 27% for each cumulative increase of 100% cytosine-methylation across nt7220–7558, even after we controlled for age, CD4+ T-lymphocyte count, and repeated measurements. Conclusions: Data suggest the HPV16 5′LCR/enhancer region contains a large concentration of cytosine-containing transcription regulatory elements where binding interference by methylation might alter expression of the p97 promoter. Methylation in the HPV16 5′LCR/enhancer may decrease risk for HG-AIN. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 102nd Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2011 Apr 2-6; Orlando, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2011;71(8 Suppl):Abstract nr LB-177. doi:10.1158/1538-7445.AM2011-LB-177
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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) | 0,004 | 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 ».