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Enregistrement W2789745920 · doi:10.1200/jco.2018.36.6_suppl.483

Transcriptome-wide analysis of alternative splicing events in bladder cancer: Novel biomarkers discovery for early diagnosis.

2018· article· en· W2789745920 sur OpenAlexaff
Claudio Jeldres, Sabrina Bouchard, Michel Carmel, Patrick O. Richard, Robert Sabbagh, Martin Bisaillon

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlternative splicingRNA splicingComputational biologyGeneSpliceosomeBiologyBladder cancerTranscriptomeIntronGene expressionBioinformaticsMedicineMessenger RNACancer researchCancerGeneticsRNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

483 Background: Cystoscopy, an invasive, painful and expensive method, is currently the main clinical tool for new diagnosis and disease recurrence detection of bladder cancer (BCa). The need for new biomarkers discovery that is costless, sensitive and specific is urgent. This project aims to study and compare alternative splicing events (ASE) in BCa tissues and normal bladder tissues and ultimately, identify specific spliced events coding for proteins detectable in urine by liquid chromatography–mass spectrometry. Methods: In this study, alterations to the global RNA splicing landscape of cellular genes were investigated in a large-scale screen from 408 BCa tissues and 19 normal tissues provided by The Cancer Genome Atlas (TCGA). Three statistical thresholds were used to determine substantial modifications. All events showing a p-value<0.05 and a level of expression ≥ 50 transcripts per million; -10 ≥ Δ percent splice index ≤10; and a q-value<0.05 were conserved. Next, mRNA expression levels between cancer and normal tissues were compared for all splicing factors and the spliceosome to determine the impact of gene dysregulation on alternative splicing events. Using multiple bioinformatic platforms such as EASANA, MultAlin, ExPasy, NLS Mapper and Pfam, splicing events responsible for significant protein structural changes between cancer and healthy tissue were selected. From this sample chosen, ASEs coding for proteins that could be detected in urine were conserved. Results: Our study identifies modifications in the alternative splicing patterns of 107 transcripts encoded by 97 genes. STRING analysis revealed that many of the gene products interact either directly or indirectly with each other (enrichment p-value = 1x10-10). 61 ASEs are causing important protein changes from which 27 can be detected in urine. Finally, 16 ASEs coding for easily recognizable peptide sequences in urine represented significant targets for potential BCa biomarkers. Conclusions: The TCGA data show the relevance to investigate alternative splicing events in bladder cancer. 16 significant events were detectable in urine and may potentially discriminate between presence or absence of bladder cancer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,122
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,353 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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