Abstract 2755: Germline copy number variations in melanoma families with/without CDKN2A/CDK4 mutations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cutaneous malignant melanoma (CMM) is an etiologically heterogeneous disease with genetic, host, environmental factors, and their interactions contributing to its development. CDKN2A and CDK4 are the two established major susceptibility genes for melanoma identified so far. Recent evidence suggests that copy number variations (CNVs) may contribute to disease susceptibility in several inherited diseases including cancer. The goals of this study were 1) to assess whether the frequency of CNVs varied by CMM or CDKN2A/CDK4 mutation status; and 2) to identify rare CNVs that were related to melanoma predisposition in these high-risk families. We used genome-wide tiling CGH arrays (Nimblegen 720K exon-focused) to investigate characteristics of CNVs in 174 CMM cases, 44 high-risk unaffected family members (with dysplastic nevi/large number of moles or germline CDKN2A mutations), and 48 unrelated spouses from 50 American melanoma-prone families (21 CDKN2A+, 2 CDK4+, 27 mutation negative). We used the Nexus Copy Number™ built-in FASST2 algorithm to identify significant CNVs (significant threshold = 0.000001; minimal number of probes per segment = 5; log2 ratio>0.3 for gains and -0.3 for losses). We found that the median number of total CNVs, or gains or losses separately, did not show significant differences in CMM cases, high-risk unaffected family members, and unrelated controls. Among CMM cases, CNV frequencies were not significantly associated with germline CDKN2A/CDK4 mutation status, age at melanoma diagnosis, or number of melanomas. Similar results were obtained when number of genes and lengths of DNA segments affected by CNVs were analyzed. Restriction to large CNVs (>10 kb or >100 kb) or rare CNVs (not reported in the Toronto CNV database) did not change results significantly. On the other hand, we identified several rare large CNVs (>10 kb, not reported in unrelated controls) that either involved known melanoma genes or co-segregated with melanoma (observed in multiple CMM cases) within families. These included a 1.3Mb deletion in PARP1 in a single CMM case, a 10 kb deletion in CDKN2A in 4 of 5 CMM cases and two obligate gene carriers in a large family that was negative for CDKN2A mutations by sequencing, a 175 kb deletion in LINGO2 in 2 of 3 CMM cases in one family, a 10 kb deletion in 8q24 in 3 of 4 CMM cases in one family, a 110 kb deletion in 2q22.1 in all three cases in a family, and a 57 kb duplication in 4q32.2 in all five cases in a CDKN2A mutation positive family. The role of these CNVs, particularly those involving genes that have unknown function related to CMM development, in CMM susceptibility remain to be investigated. Citation Format: Xiaohong (Rose) Yang, Jianxin Shi, Hunter Bennett, Laura Burke, Casey Dagnall, Laurie Burdette, Belynda Hicks, Margaret Tucker, Alisa Goldstein. Germline copy number variations in melanoma families with/without CDKN2A/CDK4 mutations. [abstract]. In: Proceedings of the 106th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2015 Apr 18-22; Philadelphia, PA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2015;75(15 Suppl):Abstract nr 2755. doi:10.1158/1538-7445.AM2015-2755
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».