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Enregistrement W2500497315 · doi:10.1158/1538-7445.am2016-98

Abstract 98: The somatic mutational landscape of the mitochondrial genome in prostate cancer: evaluation of clinical impact

2016· article· en· W2500497315 sur OpenAlexaff
Julia F. Hopkins, Veronica Y. Sabelnykova, John D. Watson, Lawrence E. Heisler, Junyan Zhang, Michael Fraser, Theodorus van der Kwast, Robert G. Bristow, Paul C. Boutros

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProstate cancerSomatic cellSanger sequencingMitochondrial DNABiologyGenomeGeneticsCancerGermline mutationNonsynonymous substitutionMutationGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Prostate cancer remains the most prevalent and second most lethal non-skin cancer in men. Whole genome studies have provided important insights into specific driver genes, however most of these studies have not assessed one key portion of the genome: the mitochondrial genome. To gain a complete understanding of the most commonly-diagnosed sub-groups of prostate cancer: low- and intermediate-risk localized disease, we surveyed the mitochondrial genomes from next-generation sequencing (NGS) data of over 300 tumour samples from prostate cancer patients. These samples were mainly from prostate cancer patients with clinical Gleason Scores of 3+3, 3+4 and 4+3. All had at least 5 years of follow-up data (median > 8 years), allowing identification of clinical associations with identified somatic mutations via Cox Proportional Hazards modeling and machine-learning. Recurrent somatic mutations in mtDNA were identified, and these were associated with clinical outcomes. One third of patients were found to have a somatic mtDNA mutation. These mutations appear to be associated with age of patient. The mtDNA region with the majority of mutations was the regulatory D-loop region, although certain proteins had high numbers of mutations. Those somatic mutations occurring within the coding regions in general were nonsynonymous. Specific identified candidate somatic mutations were validated via Sanger sequencing. Clinical associations between somatic were also integrated with existing copy-number alteration (CNA) biomarkers using machine learning methods to evaluate performance. mtDNA mutations were also compared to identified aberrations (CNA, PGA, SNVs) within the nuclear genome to determine correlations between the two genomes, in addition to other somatic mutations or altered-expression in nuclear-encoded mitochondrial proteins. Taken together, these data demonstrate a key role for mitochondrial mutations in driving prostate cancer. Citation Format: Julia F. Hopkins, Veronica Y. Sabelnykova, John Watson, Lawrence E. Heisler, Junyan Zhang, Michael Fraser, Theodorus van der Kwast, Robert G. Bristow, Paul C. Boutros. The somatic mutational landscape of the mitochondrial genome in prostate cancer: evaluation of clinical impact. [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 98.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,378 · 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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