Interaction Landscape of Inherited Polymorphisms with Somatic Events in Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent studies have characterized the extensive somatic alterations that arise during cancer. However, the somatic evolution of a tumor may be significantly affected by inherited polymorphisms carried in the germline. Here, we analyze genomic data for 5,954 tumors to reveal and systematically validate 412 genetic interactions between germline polymorphisms and major somatic events, including tumor formation in specific tissues and alteration of specific cancer genes. Among germline–somatic interactions, we found germline variants in RBFOX1 that increased incidence of SF3B1 somatic mutation by 8-fold via functional alterations in RNA splicing. Similarly, 19p13.3 variants were associated with a 4-fold increased likelihood of somatic mutations in PTEN. In support of this association, we found that PTEN knockdown sensitizes the MTOR pathway to high expression of the 19p13.3 gene GNA11. Finally, we observed that stratifying patients by germline polymorphisms exposed distinct somatic mutation landscapes, implicating new cancer genes. This study creates a validated resource of inherited variants that govern where and how cancer develops, opening avenues for prevention research. Significance: This study systematically identifies germline variants that directly affect tumor evolution, either by dramatically increasing alteration frequency of specific cancer genes or by influencing the site where a tumor develops. Cancer Discovery; 7(4); 410–23. ©2017 AACR. See related commentary by Geeleher and Huang, p. 354. This article is highlighted in the In This Issue feature, p. 339
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».