Abstract 2410: Toward mutation analysis of regulatory elements: Epigenetic profiling of primary breast tumors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Non-coding mutations found in regulatory elements can function as driver mutations in breast cancer by changing the binding affinity of transcription factors for DNA, thereby resulting in direct change of expression of genes that promote cancer development. Identifying such additional driver mutations can reveal the molecular mechanisms favorable to breast cancer development and progression, as well as reveal new biomarkers to better tailor personalized/precision cancer medicine. In this study we have collected 20 primary luminal breast tumors and optimized experimental workflow to dissociate solid tumors and map open chromatin using ATAC-seq. In our initial experiments using ATAC-seq profiling of bulk tumor tissues, we were able to call an average of 15x103 peaks. Subsequently, flow cytometry analysis showed the presence of 15-25% of immune cells in our primary tumors. Therefore, we have optimized a workflow to eliminate immune cells and focus mainly on epithelial tumor cells. Primary breast tumors were digested using collagenase and further dissociated with dispase. Cells were sorted into two populations (mammary epithelial and immune cells) using anti-CD45, anti-CD49f and anti-EpCAM antibodies. Sorted mammary epithelial cells were then used for ATAC- and RNA-seq library preparation as well as for generation of patient derived organoids. Our new workflow resulted in an increased number of called peaks (40x103 vs 15x103), as well as a significant increase in the percentage of unique peaks compared to bulk sequencing (45% vs 15%). By refining our workflow to enrich for tumour content, we will continue our ongoing effort to profile these open chromatin regions and contextualize the mutations within in a large cohort of luminal breast cancers using targeted sequencing. These data will be compared with large-scale whole genome data generated by our group and made publicly available by others. Citation Format: Samah El Ghamrasni, Paul Guilhamon, Rene Quevedo, Cindy Yang, Mathieu Lupien, Trevor Pugh. Toward mutation analysis of regulatory elements: Epigenetic profiling of primary breast tumors [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 2410. doi:10.1158/1538-7445.AM2017-2410
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».