MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte

Abstract POSTER-TECH-1119: Phylogenetic portraits of high grade serous ovarian cancer

2015· article· en· W2465921301 sur OpenAlexaff
Andrew McPherson, Andrew Roth, David Huntsman, Jessica N. McAlpine, Sohrab P. Shah

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyGenome instabilityGeneticsMicrosatellite instabilityCDKN2AGermline mutationIndelGermlineATRXSomatic evolution in cancerMutationCancerGeneGenotypeDNADNA damageMicrosatellite

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract High Grade Serous Ovarian Cancer (HGSOvCa) is characterized by genomic instability resulting from deficient DNA repair processes primarily due to TP53 mutation and BRCA abnormalities. Genomic instability has been shown to result in significant intratumoral heterogeneity, with temporally and spatially separated tumours exhibiting unique mutational profiles. A key unanswered question is whether genomic instability produces functionally relevant driver mutations, or whether the tumours complement of driver mutations predates the emergence of instability. We sought to reconstruct the evolutionary histories of the tumours of 8 HGSOvCa patients using spatial and temporal profiling of somatic mutations. For each patient, we collected multiple tumour biopsies resected from primary and metastatic sites at the time of surgery. We then used whole genome shotgun sequencing to identify somatic point mutation, rearrangement and copy number changes present at each site. We used novel computational techniques to unmix the signal produced by sequencing of a mixture of tumour cells, and infer the genomic architecture of clonal populations in each tumour sample. Additionally, we used phylogenetic inference techniques to reconstruct the ancestral relationships between the genomically distinct clones identified in each patient. We classified mutations as occurring ancestrally (before clonal divergence) or occurring on a descendent lineage. We identified multiple well known driver mutations occurring in descendent lineages of the tumour phylogeny, including mutations in CDKN2A, BCL6 and ERBB2. Aberrant site specific expression patterns were concomitant with genomic changes. Furthermore, we identified instances of convergent evolution, including independent deletion of wild type RAD51B in a patient with a germline RAD51B mutation. Reconstruction of clonal phylogenies enabled inference of metastatic spread. In one patient, a minor subclone of a right ovary tumour acquired an ERBB2 amplification, then subsequently populated all other metastatic sites sampled by the experiment. Finally, from our analyses we concluded that in many HGSOvCa, genomic instability and associated copy number changes result in the deletion of a significant number of point mutations, with implications for phylogenetic reconstruction using traditional techniques. Citation Format: Andrew McPherson, Andrew Roth, David Huntsman, Jessica McAlpine, Sohrab Shah. Phylogenetic portraits of high grade serous ovarian cancer [abstract]. In: Proceedings of the 10th Biennial Ovarian Cancer Research Symposium; Sep 8-9, 2014; Seattle, WA. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2015;21(16 Suppl):Abstract nr POSTER-TECH-1119.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

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)0,0040,001

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 Opus0,167
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,297 · 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueClinical Cancer Research→Même sujetCancer Genomics and Diagnostics→Travaux en français237 207→