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Enregistrement W2935754753 · doi:10.3389/fonc.2019.00288

Germline Predisposition and Copy Number Alteration in Pre-stage Lung Adenocarcinomas Presenting as Ground-Glass Nodules

2019· article· en· W2935754753 sur OpenAlexafffund
Yijiu Ren, Shujun Huang, Chenyang Dai, Dong Xie, Larry Zheng, Huikang Xie, Hui Zheng, Yunlang She, Fangyu Zhou, Yue Wang, Pengpeng Li, Fei Ke, Gening Jiang, Yang Zhang, Bo Su, E. Alejandro Sweet‐Cordero, Nhan L. Tran, Yanan Yang, Jai N. Patel, Christian Rolfo, Gaetano Rocco, Andrés F. Cardona, Alessandro Tuzi, Matteo B. Suter, Ping Yang, Wayne Wenzhong Xu, Chang Chen

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensCancerCare ManitobaUniversity of ManitobaResearch Institute in Oncology and Hematology
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteShanghai Hospital Development CenterWestern Canada Research GridCancerCare Manitoba Foundation
Mots-clésStage (stratigraphy)GermlineAdenocarcinomaLungGermline mutationBiologyCancer researchMedicinePathologyInternal medicineCancerMutationGeneticsPaleontologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Synchronous multiple ground-glass nodules (SM-GGNs) are a distinct entity of lung cancer which is emerging more and more these years in China. The oncogenesis molecular mechanisms of SM-GGNs remain elusive. Methods: We investigated single nucleotide variations (SNV), insertions and deletions (INDEL), somatic copy number variations (CNV), and germline mutations of 69 SM-GGN samples collected from 31 patients using target sequencing (TRS) and whole exome sequencing (WES). Results: In the whole cohort, many known driver mutations were found, including EGFR (21.7%), BRAF (14.5%), and KRAS (6%). However, only one out of the 31 patients had the same somatic missense or truncated events within SM-GGNs, indicating the independent origins for almost all of these SM-GGNs. Many germline mutations with low frequency in Chinese population and genes harboring both germline and somatic variations were discovered in these pre-stage GGNs. These GGNs also bore large segments of copy number gains and/or losses. The CNV segment number tended to be positively correlated with the germline mutations (r = 0.57). The CNV sizes were correlated with the somatic mutations (r = 0.55). A moderate correlation (r = 0.54) was also shown between somatic and germline mutations. Conclusion: Our data suggest that the precancerous unstable CNVs with potentially predisposing genetic backgrounds may foster the onset of driver mutations and the development of independent SM-GGNs during the local stimulation of mutagens.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,578

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,264 · 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.

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

Citations23
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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