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Enregistrement W2938979176 · doi:10.1101/616268

Germline genomic patterns are associated with cancer risk, oncogenic pathways and clinical outcomes

2019· preprint· en· W2938979176 sur OpenAlexaff
Xiaowen Feng, Xue Xu, Derek Li, Qinghua Cui, Edwin Wang

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGermlineGermline mutationCarcinogenesisGeneticsCancerBiologySomatic cellGenome instabilityGenomeGeneMutationCancer researchDNADNA damage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Germline genetic polymorphism is prevalent and inheritable. So far mutations of a handful of genes have been associated with cancer risks. For example, women who harbor BRCA1/2 germline mutations have a 70% of cumulative breast cancer risk; individuals with congenital germline APC mutations have nearly 100% of cumulative colon cancer by the age of fifty. At present, gene-centered cancer predisposition knowledge explains only a small fraction of the inheritable cancer cases. Here we conducted a systematic analysis of the germline genomes of cancer patients (n=9,712) representing 22 common cancer types along with non-cancer individuals (n=16,670), and showed that seven germline genomic patterns, or significantly repeatedly occurring sequential mutation profiles, could be associated with both carcinogenesis processes and cancer clinical outcomes. One of the genomic patterns was significantly enriched in the germline genomes of patients who smoked than in those of non-smoker patients of 13 common cancer types, suggesting that the germline genomic pattern was likely to confer an elevated carcinogenesis sensitivity to tobacco smoke. Several patterns were also associated with somatic mutations of key oncogenic genes and somatic-mutational signatures which are associated with higher genome instability in tumors. Furthermore, subgroups defined by the germline genomic patterns were significantly associated with distinct oncogenic pathways, tumor histological subtypes and prognosis in 12 common cancer types, suggesting that germline genomic patterns enable to inform treatment and clinical outcomes. These results demonstrated that genetic cancer risk and clinical outcomes could be encoded in germline genomes in the form of not only mutated genes, but also specific germline genomic patterns, which provided a novel perspective for further investigation.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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