Genomic Deletion at 10q23 in Prostate Cancer: More Than PTEN Loss?
Notice bibliographique
Résumé
The PTEN gene encodes for the phosphatase and tensin homolog; it is a tumour suppressor gene that is among the most frequently inactivated genes throughout the human cancer spectrum. The most recent sequencing approaches have allowed the identification of PTEN genomic alterations, including deletion, mutation, or rearrangement in about 50% of prostate cancer (PCa) cases. It appears that mechanisms leading to PTEN inactivation are cancer-specific, comprising gene mutations, small insertions/deletions, copy number alterations (CNA), promoter hypermethylation, and RNA interference. The examination of publicly available results from deep-sequencing studies of various cancers showed that PCa appears to be the only cancer in which PTEN is lost mostly through CNA. Instead of inactivating mutations, which are seen in other cancers, deletion of the 10q23 locus is the most common form of PTEN inactivation in PCa. By investigating the minimal deleted region at 10q23, several other genes appear to be lost simultaneously with PTEN. Expression data indicate that, like PTEN, these genes are also downregulated upon loss of 10q23. These analyses raise the possibility that 10q23 is lost upon selective pressure not only to inactivate PTEN, but also to impair the expression of surrounding genes. As such, several genes from this deleted region, which represents about 500 kb, may also act as tumour suppressors in PCa, requiring further studies on their respective functions in that context.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».