Gene Expression Differences between Low and High Stage Diffuse Large B Cell Lymphoma (DLBCL).
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Low stage DLBCL patients have better prognosis than those with advanced disease. We searched for differences in gene expression between disease stages to find correlations with tumor stage as possible therapeutic targets. We used 2 microarray datasets from the Leukemia/Lymphoma Molecular Profiling Project containing nodal and extra-nodal de novo DLBCL samples on Lymphochip (LC), spotted arrays of ~7400 and Affymetrix arrays (Affy) of ~45,000 elements. The Affy dataset was a subset of the LC samples. LC elements were median-centered, log2 transformed; Affy elements were array-centered to a 500 average. We compared average gene expression in stage I vs. III/IV, looking for elements with >2-fold differences between low and high stage, with p<.05, excluding Affy elements with an average <100. 35 stage I and 131 stage III/IV samples were analyzed with LC and 34 stage I and 118 stage III/IV samples with Affy. Differentially expressed genes were searched by NCBI Entrez and Stratagene PathwayArchitect software to find common pathways of regulation. From the LC data, 6 genes were identified as differentially expressed, 5 were higher in stage I, 1 was lower in stage I. For the Affy data, 29 genes were differentially expressed, 11 were higher in stage I, 18 were lower in stage I (Table 1). Differences were rarely >3-fold. A subset of these genes, CTGF (connective tissue growth factor), FN1 (fibronectin), INHBA (activin), POSTN (periostin), THBS1 (thrombospondin), and BCL2, are coregulated and/or coregulatory. Many are expressed in the microenvironment and associated with fibrosis, wound healing and Th2 immune response. The presence of these genes at higher levels and their known associations implied a pathway of TGF-β signaling present mainly in the low stage DLBCL. Although TGF-β levels were not different between stages, differences in localization/activation of TGF-β could account for observed differences. In conclusion, there are a small number of stage-specific gene expression differences in DLBCL, and many of these relate to TGF-β signaling in the microenvironment. CTGF and FN1 were previously identified as key prognostic molecules in DLBCL (Rosenwald et al, NEJM 2002). These differences may relate to different prognoses between DLBCL stages and constitute therapeutic targets. Genes Differentially Expressed by Stage higher in stage I higher in stage III/IV LC Affy LC Affy CTGF CTGF IGHM IBRDC2 (2 elements) SERPINA1 MYBPC1 HTR3A POSTN NCR3 BCL2 FN1 INHBA (2 elements) CRYM THBS1 EMP1 SIX1 KLHL14 MGC23911 PP1665 GPM6A (2 elements) FLJ33069 TUBB IgM rheum. factor RF-TT9 CD1C transcribed locus LOC150568 LOC346887 LOC283454 MGC17624 IMAGE:5311619 transcribed locus (2x)
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».