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Enregistrement W2334104746 · doi:10.1158/1538-7445.am10-1991

Abstract 1991: Integrated analysis of copy number alteration and RNA expression profile in pediatric diffuse intrinsic pontine glioma

2010· article· en· W2334104746 sur OpenAlexaff
Maryam Zarghooni, Ute Bartels, Éric Bouffet, Cynthia Hawkins

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCopy number analysisComputational biologyGeneGliomaGenomicsBiologyHuman genomeDNA microarrayGenomeCopy-number variationGene expressionGeneticsBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract DIPG is one of the most devastating of pediatric malignancies and one for which no effective therapy exists. A major contributor to the failure of therapeutic trials is the assumption that biologic properties of childhood brainstem tumors are identical to adult high-grade gliomas. A better understanding of the biology of DIPG itself is needed in order to develop agents targeted more specifically to these children's disease. Here we address this lack of knowledge by performing the first high-resolution, DNA- and RNA-microarray analysis of pediatric DIPG. Nine DIPGs were prospectively collected at post-mortem following consent for research purposes. Four pre-treatment surgical samples were also retrieved from our pathology archives. All samples were hybridized to Affymetrix SNP-arrays (250k or 6.0). Nine samples were also hybridized to the HumanRef-8 v3.0 (DASL) or HumanWG-6 v3.0 expression beadchip from Illumina. Data were analyzed using the Copy Number Analysis Tool (Affymetrix) and Partek Genomics Suite using HMM and segmentation algorithm for copy number and clustering algorithm for gene expression. DASL and Whole genome beadchip from Illumina have 18,404 probes in common. Those common probes were selected in the two data sets and the gene intensities related to those probes were pulled out for each sample separately. The differentially expressed genes were then identified using one-way ANOVA. For each sample, a gene list was created containing genes having a fold change between 2 and −2. The intersection of the seven gene lists was found using a Venn diagram. In total 234 genes were found that are differentially expressed in all seven samples. The gene expression and gene copy number data were then integrated. In total 5 genes show correlation between copy number and gene expression in all seven samples. Among the 234 differentially expressed genes, Ingenuity pathway analysis identified 63 genes associated with different aspect of cancer including proliferation, metastasis, polyploidization, neoplasia, adhesion, migration, survival, acidification, attachment, cell cycle progression, differentiation, growth and invasion. Our data provides the first, comprehensive, genomic analysis of pediatric DIPG. A thorough understanding of the genetic abnormalities in DIPG is a crucial first step in the development of targeted therapies for this devastating group of tumors. This is of particular importance for DIPG given the lack of efficacy of current treatment regimens and the dismal prognosis for these patients. 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 1991.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,340 · 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
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