Abstract SY10-02: Pan-cancer study of recurrent and heterogeneous RNA aberrations and association with whole-genome variants
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Whole-exome sequencing studies have transformed our understanding of recurrent somatic mutations that contribute to cancer pathogenesis; however, these studies limit our ability to identify cancer-associated mutations to those that cause protein-coding changes. To more comprehensively catalogue cancer-associated gene alterations, we have extensively characterized tumor transcriptomes from 1,220 donors with matched whole-genome sequence data to identify recurrent RNA-level aberrations. Specifically, we created a unified RNA-Seq analysis pipeline including sequence alignment and quality control and subsequently identified gene alterations through outlier detection from estimated gene expression levels, alternative splicing, alternative transcription starts, and allele-specific expression and through identified RNA-edited sites and gene fusions. Our data represent an extensive catalog of RNA aberrations for each gene across 27 cancer types. We have also tested for genetic associations with these RNA phenotypes. Using an integrative analysis approach, we have mapped genome-wide cis and trans effects on individual RNA phenotypes, considering both common germline variants as well as somatic SNVs in gene promoters, enhancers, and intronic and other regions. Many of the regulatory associations we identify are not accessible by exome sequencing, underlining the importance of whole-genome sequence data. Utilizing this RNA-centric view, we have identified genes that are recurrently altered, yet have not been previously characterized as cancer genes or identified through DNA-level driver gene analysis. To identify further supporting evidence that these recurrent alterations are potential drivers, we identified genes with mutually exclusive RNA-level alterations. Our findings reveal new insights into selective advantages of somatic changes and molecular mechanisms of cancer. This work is by the Transcriptome Working Group of the Pan-Cancer Analysis of Whole Genomes (PCAWG) consortium and authors are listed in alphabetical order. Citation Format: Samirkumar Amin, Philip Awadalla, Andrew Biankin, Paul Boutros, Alvis Brazma, Angela Norie Brooks, Claudia Calabrese, David Chang, Aurélien Chateigner, Ken Chen, Zechen Chong, Brian Craft, Chad Creighton, Deniz Demircioğlu, Nuno Fonseca, Milana Frenkel-Morgenstern, Gad Getz, Jonathan Göke, Mary Goldman, Liliana Greger, Syed Haider, Yao He, Katherine Hoadley, Yuan Ji, Andre Kahles, Ekta Khurana, Jan Korbel, Kjong Lehmann, Han Liang, Fenglin Liu, Maximillian Marin, Matthew Meyerson, Akinyemi Ojesina, Francis Ouellette, Chandra Pedamallu, Marc Perry, Gunnar Rätsch, Roland Schwarz, Yuichi Shiraishi, Cameron Soulette, Oliver Stegle, Patrick Tan, Alfonso Valencia, Linda Xiang, Christina Yung, Junjun Zhang, Fan Zhang, Zemin Zhang, Jingchun Zhu. Pan-cancer study of recurrent and heterogeneous RNA aberrations and association with whole-genome variants [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2017; 2017 Apr 1-5; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2017;77(13 Suppl):Abstract nr SY10-02. doi:10.1158/1538-7445.AM2017-SY10-02
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,004 | 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 ».