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Enregistrement W2604605776 · doi:10.1371/journal.pgen.1006707

The temporal dynamics of chromosome instability in ovarian cancer cell lines and primary patient samples

2017· article· en· W2604605776 sur OpenAlexafffund
Signe Penner-Goeke, Zelda Lichtensztejn, Megan J. Neufeld, Jennifer L. Ali, Alon D. Altman, Mark W. Nachtigal, Kirk J. McManus

Notice bibliographique

RevuePLoS Genetics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian cancer diagnosis and treatment
Établissements canadiensUniversity of ManitobaResearch Institute in Oncology and HematologyCancerCare Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of ManitobaCancerCare Manitoba FoundationStrongResearch Manitoba
Mots-clésBiologyChromosome instabilityOvarian cancerDrug resistanceCancerGenome instabilityChromosomeDiseaseInternal medicineOncologyCancer researchGeneticsGeneMedicineDNADNA damage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epithelial ovarian cancer (EOC) is the most prevalent form of ovarian cancer and has the highest mortality rate. Novel insight into EOC is required to minimize the morbidity and mortality rates caused by recurrent, drug resistant disease. Although numerous studies have evaluated genome instability in EOC, none have addressed the putative role chromosome instability (CIN) has in disease progression and drug resistance. CIN is defined as an increase in the rate at which whole chromosomes or large parts thereof are gained or lost, and can only be evaluated using approaches capable of characterizing genetic or chromosomal heterogeneity within populations of cells. Although CIN is associated with numerous cancer types, its prevalence and dynamics in EOC is unknown. In this study, we assessed CIN within serial samples collected from the ascites of five EOC patients, and in two well-established ovarian cancer cell models of drug resistance (PEO1/4 and A2780s/cp). We quantified and compared CIN (as measured by nuclear areas and CIN Score (CS) values) within and between serial samples to glean insight into the association and dynamics of CIN within EOC, with a particular focus on resistant and recurrent disease. Using quantitative, single cell analyses we determined that CIN is associated with every sample evaluated and further show that many EOC samples exhibit a large degree of nuclear size and CS value heterogeneity. We also show that CIN is dynamic and generally increases within resistant disease. Finally, we show that both drug resistance models (PEO1/4 and A2780s/cp) exhibit heterogeneity, albeit to a much lesser extent. Surprisingly, the two cell line models exhibit remarkably similar levels of CIN, as the nuclear areas and CS values are largely overlapping between the corresponding paired lines. Accordingly, these data suggest CIN may represent a novel biomarker capable of monitoring changes in EOC progression associated with drug resistance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,474

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, 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

Citations49
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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