Expressed HNSCC variants by HPV-status in a well-characterized Michigan cohort
Notice bibliographique
Résumé
While whole-exome DNA sequencing is the most common technology to study genetic variants in tumors in known exonic regions, RNA-seq is cheaper, covers most of the same exonic regions, and is often more readily available. In this study, we show the utility of mRNA-seq-based variant analysis combined with targeted gene sequencing performed on both tumor and matched blood as an alternative when exome data is unavailable. We use the approach to study expressed variant profiles in the well-characterized University of Michigan (UM) head and neck squamous carcinoma (HNSCC) cohort (n = 36). We found that 441 out of 455 (~97%) identified cancer genes with an expressed variant in the UM cohort also harbor a somatic mutation in TCGA. Fourteen (39%) patients had a germline variant in a cancer-related Fanconi Anemia (FA) pathway gene. HPV-positive patients had more nonsynonymous, rare, and damaging (NRD) variants in those genes than HPV-negative patients. Moreover, the known mutational signatures for DNA mismatch repair and APOBEC activation were attributive to the UM expressed NRD variants, and the APOBEC signature contribution differed by HPV status. Our results provide additional support to certain TCGA findings and suggest an association of expressed variants in FA/DNA repair pathways with HPV-associated HNSCC tumorigenesis. These results will benefit future studies on this and other cohorts by providing the genetic variants of key cancer-related genes.
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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 | 0,000 |
| 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 ».