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Enregistrement W2949420717 · doi:10.1002/cnr2.1153

Epigenetic analysis identifies factors driving racial disparity in prostate cancer

2018· article· en· W2949420717 sur OpenAlexaff
Richa Rai, Shalini S. Yadav, Heng Pan, Irtaza Khan, James P.B. O’Connor, Mohammed Alshalalfa, Elai Davicioni, Emanuela Taioli, Olivier Elemento, Ashutosh Tewari, Kamlesh K. Yadav

Notice bibliographique

RevueCancer Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensGenome British Columbia
Organismes subventionnairesProstate Cancer Foundation
Mots-clésEpigeneticsProstate cancerProstateCancerMedicineOncologyBiologyInternal medicineGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Prostate cancer (PCa) is the second most leading cause of death in men worldwide. African‐American men (AA) represent more aggressive form of the disease compared to Caucasian (CA) counterparts. Several lines of evidences suggest that biological factors are responsible for the observed racial disparity. Aim This study was aimed at identifying the epigenetic variation among AA and CA PCa patients and whether DNA methylation differences have an association with clinical outcomes in the two races. Methods and results The cancer genome atlas (TCGA) dataset (2015) was used to identify existing epigenetic variation in AA and CA PCa patients. Reduced Representation Bisulfite Sequencing (RRBS) was performed to identify global DNA methylation changes in a small cohort of AA and CA PCa patients. The RRBS data were then used to identify survival and recurrence outcomes in AA and CA PCa patients using publicly available datasets. The TCGA data analysis revealed epigenetic heterogeneity, which could be categorized into four classes. AA associated primarily to methylation cluster 1 ( p = 0.048), and CA associated to methylation cluster 3 ( p = 0.000146). Enrichment of the Wnt signaling pathway was identified in both the races; however, they were differentially activated in terms of canonical and non‐canonical Wnt signaling. This was further validated using the Decipher Genomics Resource Information Database (GRID). The RRBS data also identified discrete methylation patterns in AA compared with CA and, in part, validated our TCGA findings. Survival analysis using the RRBS data suggested hypomethylated genes to be significantly associated with recurrence of PCa in CA ( p = 6.07 × 10 −6 ) as well as in AA ( p = 0.0077). Conclusion Overall, we observed epigenetic‐based racial disparity in PCa which could affect survival and should be considered during prognosis and treatment.

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 enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil0,991

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations17
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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