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Enregistrement W2327657083 · doi:10.1158/1538-7445.am10-2145

Abstract 2145: Identification of genomic alterations and integrated gene expression profiles for MSS colon tumors

2010· article· en· W2327657083 sur OpenAlexaff
Lenora W. M. Loo, Maarit Tiirikainen, Iona Cheng, Gordon Okimoto, Annette Lum‐Jones, Ann Seifried, Steven Gallinger, Steven Thibodeau, Graham Casey, Loı̈c Le Marchand

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGenetic factors in colorectal cancer
Établissements canadiensUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyLoss of heterozygositySNP arrayGeneticsColorectal cancerCancerCopy number analysisEpigeneticsComparative genomic hybridizationCopy-number variationCancer researchGeneSingle-nucleotide polymorphismGenomeAlleleGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Colon cancer is the result of a multi-step process involving the accumulation of genetic and epigenetic alterations leading to the transformation of normal colon epithelium to adenocarcinoma. Identification of characteristic genetic alterations is of critical importance to increase our understanding of the transformation process. We focused our analysis on the most common molecular sub-type of colon cancers, microsatellite stable (MSS) and CpG island methylator phenotype (CIMP)-negative, to identify characteristic copy number alteration (CNA) events and associated gene expression profiles using high-resolution genome-wide microarrays. DNA and RNA were extracted from 41 fresh-frozen paired colon tumors and adjacent normal tissue collected by the Colon Cancer Family Registry. Genomic profiles, such as CNAs and loss of heterozygosity (LOH), were identified with the Affymetrix Genome-Wide Human SNP 6.0 array for both tumor and adjacent normal tissue. Gene expression profiles of tumors and adjacent normal tissue were identified with the Affymetrix GeneChip Human Exon 1.0 ST array. Partek Genomics Suite software was used for analysis and data integration. We identified recurrent (>25%) CNAs in several chromosomal regions: gain in 1q, 7p, 7q, 8q, 13q, 20p, 20q, Xp, Xq and loss in 5q, 8p, 14q, 16p, 17p, 18p, and 18q. In addition, based on the allele information from the SNP arrays, we found a subset of these recurrent CNAs were associated with LOH. Preliminary results from the integration of CNA and gene expression data in tumors indicate that a subset of these recurrent CNAs is associated with the disruption of gene expression. For example, we observed recurrent copy number gain in 8q24.21, the genomic region containing the c-MYC gene, and associated up-regulation of c-MYC gene expression in tumors compared to adjacent normal tissue. In another example, recurrent copy number loss at 5q22.2 was associated with down-regulation of APC gene expression; loss of function of this tumor suppressor is associated with both hereditary and sporadic colon cancer. This genome-wide characterization of both genomic alterations and gene expression may help identify key genes and pathways that are disrupted in this common molecular subtype of colon cancer. We will present detailed results from this integrated and comprehensive genetic profiling of MSS and CIMP-negative colon cancers. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 101st Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2010 Apr 17-21; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2010;70(8 Suppl):Abstract nr 2145.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,346 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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