Abstract 2174: Identification of genetic factors contributing to development of common cancers through tissue-specific protein interaction analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the genetic study of diseases, pathway based analysis captures more of the variability in risk than single-variant analysis, and also provides a meaningful framework for organizing and interpreting findings. Here, we augment the biologic insights provided by pathway based analysis of GWAS results by incorporating tissue-specific protein interactions. From large GWAS meta-analyses of lung cancer (12,160 cases/16,838 controls), breast cancer (15,748 cases/18,084 controls), and prostate cancer (14,160 cases/12,724 controls), we determined the tissue-specific interactomes of proteins expressed from genes containing independently associated variants. The pathways with statistical overrepresentation of proteins in each network were evaluated across the three cancers. Our results show that pathways implicated in the development of all three cancers or two out of the three cancers tend to be broad, essential cellular processes required for growth and survival. The most significant examples include the nerve growth factor (P = 1.65 × 10^-47), epidermal growth factor (P = 1.22 × 10^-37), and stem cell factor/Kit (P = 4.47 × 10^-35) signaling cascades. However, within these shared pathways, the proteins encoded by genes with risk-conferring variants generally differ from cancer to cancer. Pathways found to be unique for a single cancer focus on more specific cellular functions, such as leptin signaling in breast cancer (P = 1.24 × 10^-6) and platelet sensitization by low-density lipoprotein in prostate cancer (P = 3.80 × 10^-6). Taken together, we demonstrate a new method of pathway based analysis following GWAS that considers tissue-specific protein interactions. For cancers of the lung, breast, and prostate, we validate known susceptibility pathways and identify previously unexplored ones, as well as characterize each cancer by its unique pathways. Citation Format: David C. Qian, Jinyoung Byun, Younghun Han, David J. Hunter, Brian E. Henderson, Rosalind Eeles, Christopher A. Haiman, Douglas F. Easton, Rayjean J. Hung, Christopher I. Amos. Identification of genetic factors contributing to development of common cancers through tissue-specific protein interaction analysis. [abstract]. In: Proceedings of the 106th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2015 Apr 18-22; Philadelphia, PA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2015;75(15 Suppl):Abstract nr 2174. doi:10.1158/1538-7445.AM2015-2174
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».