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Enregistrement W2914767211 · doi:10.1101/528968

Sex Differences in Oncogenic Mutational Processes

2019· preprint· en· W2914767211 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSex and Gender in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of OntarioOntario Institute for Cancer ResearchGenome Canada
Mots-clésColorectal cancerMicrosatellite instabilityCancerGermline mutationGermlineExomeGenomeHead and neck cancerEpidemiologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Sex differences have been observed in multiple facets of cancer epidemiology, treatment and biology, and in most cancers outside the sex organs. Efforts to link these clinical differences to specific molecular features have focused on somatic mutations within the coding regions of the genome. Here, we describe the first pan-cancer analysis of sex differences in whole genomes of 1,983 tumours of 28 subtypes from the ICGC Pan-Cancer Analysis of Whole Genomes project. We both confirm the results of exome studies, and also uncover previously undescribed sex differences. These include sex-biases in coding and non-coding cancer drivers, mutation prevalence and strikingly, in mutational signatures related to underlying mutational processes. These results underline the pervasiveness of molecular sex differences and strengthen the call for increased consideration of sex in cancer research. Sex disparities in cancer epidemiology include an increased overall cancer risk in males corresponding with higher incidence in most tumor types, even after adjusting for known risk factors 1,2 . Cancer mortality is also higher in males, due in part to better survival for female patients in many cancer types, including those of the colon and head & neck 3 . Interestingly, female colorectal cancer patients respond better to surgery 4 and adjuvant chemotherapy, though this is partially due to biases in tumour location and microsatellite instability 5 . Similarly, premenopausal female nasopharyngeal cancer patients have improved survival regardless of tumour stage, radiation or chemotherapy regimen 6 . There is a growing body of evidence for sex differences in cancer genomics 7-13 , but their molecular origins and clinical implications remain largely elusive. Previous studies have mostly focused on protein coding regions, leaving the vast majority of the genome unexplored. We hypothesized that there are uncharacterized sex differences in the non-coding regions of the genome. Using whole genome sequencing data from the Pan-cancer Analysis of Whole Genomes (PCAWG) project 14 , we performed a survey of sex-biased mutations in 1,983 samples (1,213 male, 770 female) from 28 tumour subtypes, excluding those of the sex organs ( Supplementary Table 1 ). We also excluded the X and Y chromosomes to focus on autosomal sex differences in cancers affecting both men and women, but there are known to be significant X-chromosome mutational differences between tumours arising in men and women 15 . Our analysis revealed sex differences in both genome-wide phenomena and in specific genes. These sex-biases occur not only at the pan-cancer level across all 1,983 samples, but also in individual tumour subtypes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations29
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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