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Enregistrement W2616354644 · doi:10.1186/s13045-017-0465-4

An imprinted non-coding genomic cluster at 14q32 defines clinically relevant molecular subtypes in osteosarcoma across multiple independent datasets

2017· article· en· W2616354644 sur OpenAlexafffund
Katherine E. Hill, Andrew D. Kelly, Marieke L. Kuijjer, William T. Barry, Ahmed Rattani, Cassandra C. Garbutt, Haydn Kissick, Katherine A. Janeway, Antonio R. Pérez‐Atayde, Jeffrey D. Goldsmith, Mark C. Gebhardt, Mohamed S. Arredouani, Gregory A. Coté, Francis J. Hornicek, Edwin Choy, Zhenfeng Duan, John Quackenbush, Benjamin Haibe‐Kains, Dimitrios Spentzos

Notice bibliographique

RevueJournal of Hematology & Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSarcoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkInstitute of Cancer ResearchUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesUniversity of Texas Health Science Center at San AntonioChildren’s Oncology GroupCancer Research SocietyTexas Children's HospitalNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthChildren's Hospital of Philadelphia
Mots-clésMEG3microRNAOsteosarcomaMethylationComputational biologyDNA methylationBiologyLong non-coding RNABioinformaticsCancer researchOncologyMedicineGeneticsGene expressionRNAGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A microRNA (miRNA) collection on the imprinted 14q32 MEG3 region has been associated with outcome in osteosarcoma. We assessed the clinical utility of this miRNA set and their association with methylation status. METHODS: We integrated coding and non-coding RNA data from three independent annotated clinical osteosarcoma cohorts (n = 65, n = 27, and n = 25) and miRNA and methylation data from one in vitro (19 cell lines) and one clinical (NCI Therapeutically Applicable Research to Generate Effective Treatments (TARGET) osteosarcoma dataset, n = 80) dataset. We used time-dependent receiver operating characteristic (tdROC) analysis to evaluate the clinical value of candidate miRNA profiles and machine learning approaches to compare the coding and non-coding transcriptional programs of high- and low-risk osteosarcoma tumors and high- versus low-aggressiveness cell lines. In the cell line and TARGET datasets, we also studied the methylation patterns of the MEG3 imprinting control region on 14q32 and their association with miRNA expression and tumor aggressiveness. RESULTS: In the tdROC analysis, miRNA sets on 14q32 showed strong discriminatory power for recurrence and survival in the three clinical datasets. High- or low-risk tumor classification was robust to using different microRNA sets or classification methods. Machine learning approaches showed that genome-wide miRNA profiles and miRNA regulatory networks were quite different between the two outcome groups and mRNA profiles categorized the samples in a manner concordant with the miRNAs, suggesting potential molecular subtypes. Further, miRNA expression patterns were reproducible in comparing high-aggressiveness versus low-aggressiveness cell lines. Methylation patterns in the MEG3 differentially methylated region (DMR) also distinguished high-aggressiveness from low-aggressiveness cell lines and were associated with expression of several 14q32 miRNAs in both the cell lines and the large TARGET clinical dataset. Within the limits of available CpG array coverage, we observed a potential methylation-sensitive regulation of the non-coding RNA cluster by CTCF, a known enhancer-blocking factor. CONCLUSIONS: Loss of imprinting/methylation changes in the 14q32 non-coding region defines reproducible previously unrecognized osteosarcoma subtypes with distinct transcriptional programs and biologic and clinical behavior. Future studies will define the precise relationship between 14q32 imprinting, non-coding RNA expression, genomic enhancer binding, and tumor aggressiveness, with possible therapeutic implications for both early- and advanced-stage patients.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,864

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,353 · 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

Citations42
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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