Abstract 1286: Targeted deep sequencing of colorectal tumor tissues to study associations of tumor subtypes with germline genetic, lifestyle, and environmental risk factors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Genetics and Epidemiology of Colorectal Cancer Consortium (GECCO) in collaboration with the Colorectal Cancer Family Registry (CCFR) aims to identify genetic variants and environmental risk factors that impact colorectal cancer (CRC). Over 30 studies from North America, Europe, and Australia participate in GECCO. These studies have collected clinical, epidemiological, and survival data, as well as blood and tumor biospecimens, for over 80,000 CRC cases and controls. The current study aims to conduct targeted deep sequencing of tumors and matching normal DNA to identify recurrent and novel somatic and germline variants in 4,200 CRC cases. To achieve this goal, an AmpliSeq targeted sequencing panel of 1.12 Mbp was constructed to sequence the coding regions of 190 significantly mutated genes identified from whole exome sequencing datasets generated by the Nurses’ Health Study and Health Professional’s Follow-up Study, and The Cancer Genome Atlas. The panel also covers coding regions of 15 genes with germline high penetrance mutations in CRC, 54 regions to detect CRC-related copy number alterations (CNAs), and microsatellite and homopolymer repeat regions to identify defective DNA mismatch repair. Primers were also included to detect Fusobacterium nucleatum DNA in tumor biopsies, as F. nucleatum is thought to promote CRC carcinogenesis. Sequencing of the DNA libraries on Illumina HiSeq 2500 produced a mean coverage of greater than 500X for tumor DNA and 100X for normal DNA, with >85% of the bases covered at the target at 50x. So far, targeted sequencing of >1,500 DNA samples from CRC tumors and normal tissues has identified recurrent and novel somatic mutations, germline genetic variants, and hypermutation status of the tumors due to defective DNA mismatch repair or pathogenic mutations in the POLE gene. Targeted sequencing has also allowed quantification of the F. nucleatum DNA in tumor biopsies; the results were validated by a multiplex QPCR assay. At the AACR annual meeting, we will present targeted sequencing results generated from the first two GECCO-participating studies (n=1,300 cases). These data will be valuable for future association testing of somatic mutations, CNAs, hypermutation status, and F. nucleatum with germline genetic variants, lifestyle, and environmental risk factors and survival. This large study will allow development of better strategies for diagnosis, treatment, and prevention of CRC. Citation Format: Syed H. Zaidi, Wei Sun, Jeroen Huyghe, Catherine S. Grasso, Quang Trinh, Charles Connolly, Amy French, Jasmine Mu, Marios Giannakis, Eve Shinbrot, Ivan Borozan, Michael J. Quist, Hermann Brenner, Daniel Buchanan, Peter Campbell, Andrew Chan, Jenny Chang-Claude, Vincent Ferretti, Charles Fuchs, Andrea Gsur, Marc Gunter, Tabitha Harrison, Michael Hoffmeister, Wen-Yi Huang, Paul Krzyzanowski, Stephen Lee, Mathieu Lemire, Jessica Miller, Danielle Pasternack, Cherie Teney, Elaine Mardis, Polly Newcomb, Lincoln Stein, Lee Timms, David Wheeler, Christina Yung, Niha Zubair, Levi Garraway, Shuji Ogino, Li Hsu, Steven Gallinger, Stephen Thibodeau, Thomas Hudson, Ulrike Peters. Targeted deep sequencing of colorectal tumor tissues to study associations of tumor subtypes with germline genetic, lifestyle, and environmental risk factors [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 1286. doi:10.1158/1538-7445.AM2017-1286
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».