Abstract 102: Pan-cancer analysis of sex differences in somatic mutation profiles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sex influences the clinical and pathological characteristics of a number of cancers including those of the lung, colon and kidney. Men and women differ in incidence rate, response to treatment and survival - even after controlling for confounding factors such as smoking status, age and weight. Some gene-specific sex differences have been identified in these cancers, but there has not been a rigorous, genome-wide analysis of the mutational differences in tumors between men and women. We fill this gap, providing a comprehensive assessment of sex-associated differences in cancer genomics. We leverage resources from the International Cancer Genome Consortium-The Cancer Genome Atlas pan-cancer project, which includes genomic, transcriptomic and epigenomic profiles of 25,000 tumours and whole genome sequences of 5,000 tumours. Using this data, we analyzed mutational differences between the sexes in 15 tumor types. We use both univariate (t-test, proportions test) and multivariate (multinomial logistic regression) statistical techniques, along with bioinformatics and pathway analyses. We found distinct sex-associated genomic differences in the copy number aberration (CNA) profiles of six tumor types and in pan-cancer analysis. We observe higher genome instability in male-derived tumors and sex-biased mutations in specific genes and across genomic intervals. Using multivariate modeling to control for confounding variables reinforces the significance of sex in these genomic regions and also reveals additional sex-biased CNAs. Ongoing work with mRNA abundance data suggests an association between sex-differences in CNAs and mRNA abundance both in cis and in trans. Further investigation into affected genes and pathways may reveal fundamental differences in how tumors develop in men and women and provide explanations for reported clinical and pathological sex differences. Citation Format: Constance H. Li, Syed Haider, Paul C. Boutros. Pan-cancer analysis of sex differences in somatic mutation profiles. [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 102.
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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 | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 ».