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Enregistrement W2497752026 · doi:10.1200/jco.2016.34.2_suppl.536

DNA methylation signature to define cell ontogeny of renal cell carcinomas.

2016· article· en· W2497752026 sur OpenAlexaff
Gabriel G. Malouf, Xiaoping Su, Jianping Zhang, Thai H. Ho, Yue Lu, Noël J.‐M. Raynal, José A. Karam, Pheroze Tamboli, Frederick Allanick, Roger Mouawad, David Khayat, Christopher G. Wood, Jaroslav Jelı́nek, Nizar M. Tannir

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDNA methylationBiologyChromophobe cellClear cell renal cell carcinomaEpigeneticsClear cellMethylationDifferentially methylated regionsTranscriptomeCancer researchGeneticsGeneRenal cell carcinomaPathologyGene expressionCarcinomaMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

536 Background: DNA methylation is a heritable covalent modification that is developmentally regulated and is critical in tissue-type definition. Although genotype-phenotype correlations have been described for different subtypes of renal cell carcinoma (RCC), it is unknown if DNA methylation profiles correlate with morphological or ontology based phenotypes. Here we test the hypothesis that DNA methylation signatures can discriminate between putative precursor cells in the nephron. Methods: We performed deep profiling of DNA methylation in diverse histopathological RCC subtypes and validated DNA methylation and transcriptome signatures in The Cancer Genome Atlas Clear Cell and Chromophobe Renal Cell Carcinoma Datasets. Results: Our data provide the first mapping of methylome epi-signature and indicates that RCC subtypes can be grouped into two major epi-clusters: C1 which encompasses clear cell RCC, papillary RCC, mucinous and spindle cell carcinomas and translocation RCC; C2 which comprises oncocytoma and chromophobe RCC. Interestingly, C1 epi-cluster displayed three fold more hypermethylation as compared to C2 epi-cluster. Of note, differentially methylated regions between C1 and C2 epi-clusters occur in gene bodies and intergenic regions, instead of gene promoters. Transcriptome analysis of C1 epi-cluster suggests a functional convergence on Polycomb targets, whereas C2 epi-cluster displays DNA methylation defects. Furthermore, we find that our epigenetic ontogeny signature is associated with worse outcomes of patients with clear-cell RCC. Conclusions: Taken together, our data defines the epi-clusters that can discriminate between distinct RCC subtypes and for the first time, to our knowledge, define the epigenetic basis for proximal versus distal tubule derived kidney tumors.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,330 · 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
Résumé présentoui

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