Abstract A40: Gene expression profiling of pancreatic cancer precursors directly from formalin fixed paraffin embedded (FFPE) tissue without nucleic acid extraction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gene expression analysis of pancreatic intraepithelial neoplasia (PanINs), the pancreatic ductal adenocarcinoma precursor, has been challenging because extracting and purifying RNA from pancreatic tissue is difficult. Since the pancreas is rich in ribonucleases and PanINs are typically very small lesions, attempts to purify RNA of sufficient quality and quantity for microarray or RNAseq are usually unsuccessful. This is especially true if the starting material is formalin fixed paraffin embedded tissue, where the fixation process introduces further degradation of the RNA. We sought to solve this problem of PanIN gene expression profiling by using the HTG Edgeseq instrument platform. This instrument is designed to work with small FFPE specimens and perform RNA profiling even when RNA is partially degraded by employing a novel extraction free hybridization approach. In our pilot study, we show that the HTG Edgeseq can be used to profile ~2500 genes from a cohort of microdissected low and high grade PanIN from FFPE of human pancreatic adenocarcinoma resections. We speculate that most of these PanIN lesions would not have been amenable to other gene expression methodologies and that the PanIN data from the HTG Edgeseq will contribute to our understanding of the molecular pathways that underlie pancreatic cancer. Citation Format: Sheila Smiley, Celia Marginean, Bryan Lo.{Authors}. Gene expression profiling of pancreatic cancer precursors directly from formalin fixed paraffin embedded (FFPE) tissue without nucleic acid extraction. [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Pancreatic Cancer: Advances in Science and Clinical Care; 2016 May 12-15; Orlando, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2016;76(24 Suppl):Abstract nr A40.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».