Integrative epigenetic and genetic pan-cancer somatic alteration portraits
Notice bibliographique
Résumé
Genetic and epigenetic alterations are required for carcinogenesis and the mutation burden across tumor types has been investigated. Here, we investigate epigenetic alterations with a novel measure of global DNA methylation dysregulation, the methylation dysregulation index (MDI), across 14 cancer types in The Cancer Genome Atlas (TCGA) database. DNA methylation data-obtained using Illumina HumanMethylation450 BeadChip-was accessed from TCGA. We calculated the MDI in 14 tumor types (n = 5,592 tumors), using adjacent normal tissues (n = 701) from each tumor site. Copy number alteration, and mutation burden were retrieved from cBioportal (n = 5,152). We tested the relation of subject MDI across tumors and with age, gender, tumor stage, estimated tumor purity, and copy number alterations for both overall MDI and genomic-context-specific MDI. We also investigated the top most dysregulated loci shared across tumor types. There was a broad range of extent in methylation dysregulation across tumor types (P < 2.2E-16). However, a consistent pattern of methylation dysregulation stratified by genomic context was observed across tumor types where the highest dysregulation occurred at non-CpG island regions. Considering other summary measures of somatic alteration, MDI was correlated with copy number alterations but not with mutation burden. Using the top dysregulated CpG sites in common across tumors, 4 classes of cancer types were observed, and the functional consequences of these alterations to gene expression were confirmed. This work identified the global DNA methylation dysregulation patterns across 14 cancer types showing a higher impact for the non-CpG island areas. The most dysregulated loci across cancer types identified common clusters across cancer types that may have implications for future treatment and prevention measures.
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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 | 0,000 | 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 ».