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Enregistrement W2478414973 · doi:10.1158/1538-7445.am2016-2386

Abstract 2386: Microfluidic single cell exome-seq and RNA-seq analysis of tumor composition

2016· article· en· W2478414973 sur OpenAlexaff
Ioannis Ragoussis, Paul Savage, Yu-Chang Wang, Timothée Revil, Dunarel Badescu, Sadiq M.I. Saleh, Ernesto Iacucci, Nicolas Bertos, Anie Monast, Attila Omeroglou, Dongmei Zuo, Morag Park

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExome sequencingBiologyExomePopulationGermlineBreast cancerCancer researchPrimary tumorCarcinogenesisCancerMetastasisPathologyGeneGeneticsMedicinePhenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Human breast tumors have been shown to exhibit extensive inter- and intra-tumor heterogeneity. While recent advances in genomic technologies have allowed us to deconvolute this heterogeneity, few studies have addressed the functional consequences of diversity within tumor populations. Here, we identified an index case for which we have derived a patient-derived xenograft (PDX) as a renewable tissue source to identify subpopulations and perform functional assays. On pathology, the tumor was an invasive ductal carcinoma which was hormone receptor-negative, HER2-positive (IHC 2+, FISH average HER2/CEP17 2.4), though the FISH signal was noted to be heterogeneous. On gene expression profiling of bulk samples, the primary tumor and PDX were classified as basal-like. We performed single cell RNA and exome sequencing of the PDX to identify population structure. Using a single sample predictor of breast cancer subtype, we have identified single basal-like, HER2-enriched and normal-like cells co-existing within the PDX tumor, a finding replicated in several independent experiments. Genes differentially expressed between these subpopulations are involved in proliferation and differentiation. One population was characterized by high MYC and the other high EGFR/KRT14. These findings were validated using immunohistochemistry on PDX and primary tumor material. Further functional experiments showed that that EGFR subpopulation has stem cell character istics and forms metastasis in the animal model. Microfluidic whole genome amplification followed by whole exome capture of 81 single cells, along with exome sequencing of the germline, primary and post treatment tumor and whole PDX showed that BRCA1 and TP53 are mutated in all single cells, as well as a number of sub-clonal mutations that are being investigated further. Loss of heterozygocity was observed in 16 TCGA cancer driver genes and novel mutations in 7 known cancer driver genes. Careful comparison of the exome sequencing data allowed the association of driver gene mutation prevalence with tumor progression. These findings are important in our understanding the functional consequences of intra-tumor heterogeneity with respect to clinically important phenotypes such as invasion, metastasis and drug-resistance. Citation Format: Ioannis Ragoussis, Paul Savage, Yu-Chang Wang, Timothee Revil, Dunarel Badescu, Sadiq Saleh, Ernesto Iacucci, Nicolas Bertos, Anie Monast, Attila Omeroglou, Dongmei Zuo, Morag Park. Microfluidic single cell exome-seq and RNA-seq analysis of tumor composition. [abstract]. In: Proceedings of the 107th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2016 Apr 16-20; New Orleans, LA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2016;76(14 Suppl):Abstract nr 2386.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,296 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
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