Mitochondrial mutations drive prostate cancer aggression
Notice bibliographique
Résumé
Nuclear mutations are well known to drive tumor incidence, aggression and response to therapy. By contrast, the frequency and roles of mutations in the maternally inherited mitochondrial genome are poorly understood. Here we sequence the mitochondrial genomes of 384 localized prostate cancer patients, and identify a median of one mitochondrial single-nucleotide variant (mtSNV) per patient. Some of these mtSNVs occur in recurrent mutational hotspots and associate with aggressive disease. Younger patients have fewer mtSNVs than those who diagnosed at an older age. We demonstrate strong links between mitochondrial and nuclear mutational profiles, with co-occurrence between specific mutations. For example, certain control region mtSNVs co-occur with gain of the MYC oncogene, and these mutations are jointly associated with patient survival. These data demonstrate frequent mitochondrial mutation in prostate cancer, and suggest interplay between nuclear and mitochondrial mutational profiles in prostate cancer.In prostate cancer, the role of mutations in the maternally-inherited mitochondrial genome are not well known. Here, the authors demonstrate frequent, age-dependent mitochondrial mutation in prostate cancer. Strong links between mitochondrial and nuclear mutational profiles are associated with clinical aggressivity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».