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Enregistrement W2334518515 · doi:10.1158/1538-7445.am2013-3163

Abstract 3163: ZMAT3, a signature gene for sporadic osteosarcoma.

2013· article· en· W2334518515 sur OpenAlexaff
Cristina Baciu, Rinnat M. Porat, Margaret Pienkowska, Noa Alon, Jonathan D. Wasserman, David Malkin

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
Thématiqueinterferon and immune responses
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCopy-number variationOsteosarcomaGenotypingBiologyGeneticsSNP arrayCancerCopy number analysisMalignancyCandidate geneGenotypeGeneGenomeSingle-nucleotide polymorphismCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Osteosarcoma (OS) is a primary bone malignancy with high incidence in children and young adults. It frequently occurs in patients with strong cancer history (Li-Fraumeni syndrome, retinoblastoma), but the etiology of sporadic OS is still uncertain. The present study is an intensive investigation on susceptibility to sporadic osteosarcoma by genome wide copy number analysis. We evaluated the hypothesis that germline copy number variants (CNVs) could act as a source of genetic susceptibility that may contribute to the development of sporadic osteosarcoma. We analyzed 78 sporadic pediatric OS cases and 2375 controls using Affymetrix SNP 6.0 Array. Two independent methods, Genotyping Console™ (Affymetrix) and Birdsuite (Broad Institute) were employed to call for CNVs. Outliers with large genomic alterations and TP53 mutations were flagged and filtered out. Both bioinformatics methods show similar distribution of CNVs per chromosome, with slightly higher range depicted by Genotyping Console™, with an enriched set of CNVs in the diseased data. Bioinformatics analysis predicts overlap of copy number variable regions with several candidate genes (PIK3CA, STK11, AKT3, ZMAT3, BAI1), for selected samples. We validated these findings by performing real time quantitative PCR experiments that not only verified most of the computational results, but also identified more amplifications, in an extended selection of samples and regions. The most affected candidate gene, showing gain in 66% of osteosarcoma samples tested, is ZMAT3 (Chr. 3q26.32). A very recent method, digital droplet PCR (BioRAD), with very high sensitivity, also confirms qPCR results, although for a smaller number of samples. In addition to calling for CNVs, pathways analyses have been also pursued, to address the hypothesis that disruption of multiple genes from the same pathway in the germline of a particular individual may cause susceptibility for developing osteosarcoma. DAVID software predicted several pathways that are enriched, p53 being one of them. Further investigations by KEGG suggest that several genes, including ZMAT3, are disrupted in the p53 signaling pathway. In order to validate these findings, functional assays on osteosarcoma derived lymphoblastoid cell lines are designed and currently in progress. In all, the current study suggests that ZMAT3 could represent a good candidate signature gene for susceptibility to sporadic osteosarcoma. Citation Format: Cristina Baciu, Rinnat Porat, Margaret Pienkowska, Noa Alon, Jonathan Wasserman, David Malkin. ZMAT3, a signature gene for sporadic osteosarcoma. [abstract]. In: Proceedings of the 104th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2013 Apr 6-10; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2013;73(8 Suppl):Abstract nr 3163. doi:10.1158/1538-7445.AM2013-3163

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

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)0,0030,001

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,316 · 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'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

Citations0
Publié2013
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