TruSeq-Based Gene Expression Analysis of Formalin-Fixed Paraffin-Embedded (FFPE) Cutaneous T-Cell Lymphoma Samples: Subgroup Analysis Results and Elucidation of Biases from FFPE Sample Processing on the TruSeq Platform
Notice bibliographique
Résumé
Cutaneous T-Cell Lymphomas (CTCL) are a heterogeneous group of malignancies with courses ranging from indolent to potentially lethal. We recently studied in a 157 patient cohort gene expression profiles generated by the TruSeq targeted RNA gene expression sequencing. We observed that the sequencing library quality and depth from formalin-fixed and paraffin-embedded (FFPE) skin samples were significantly lower when biopsies were obtained prior to 2009. We also observed that the fresh CTCL samples clustered together, even though they included stage I-IV disease. In this study we compared TruSeq gene expression patterns in older (≤2008) vs. more recent (≥2009) FFPE samples to determine whether these clustering analyses and earlier described differentially expressed gene findings are robust when analyzed based on the year of biopsy. We also explored biases found in FFPE samples when subjected to the TruSeq analysis of gene expression. Our results showed that ≤2008 and ≥2009 samples clustered equally well to the full dataset and, importantly, both analyses produced nearly identical trends and findings. Specifically, both analyses enriched nearly identical DEGs when comparing benign vs. 1) stage I-IV and 2) stage IV (alone) CTCL samples. Results obtained using either ≤2008 or ≥2009 samples were strongly correlated. Furthermore, using subgroup analyses we were able to identify additional novel differentially expressed genes (DEGs), which did not reach statistical significance in the prior full dataset analysis. Those included CTCL-upregulated BCL11A, SELL, IRF1, SMAD1, CASP1, BIRC5, MAX; and CTCL-downregulated MDM4; SERPINB3, and THBS4 genes. With respect to sample biases, no matter if we performed subgroup analyses or full dataset analysis, fresh samples tightly clustered together. While Principal Component Analysis (PCA) revealed that fresh samples were spatially closer together, indicating some pre-processing batch effect, they remained in the proximity to other normal/benign and FFPE CTCL samples and were not clustering as outliers by themselves. Notably, this did not affect the determination of DEGs when analyzing ≥2009 samples (fresh and FFPE biopsies) vs. ≥2009 FFPE samples alone.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».