Whole-Exome Sequencing of Nasopharyngeal Carcinoma Families Reveals Novel Variants Potentially Involved in Nasopharyngeal Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Genetic susceptibility is likely involved in nasopharyngeal carcinoma (NPC), a cancer caused by Epstein-Barr virus (EBV) infection. Understanding of genetic factors involved in NPC and how they contribute to EBV-induced carcinogenesis is limited. We conducted whole-exome capture/sequencing among 251 individuals from 97 multiplex families from Taiwan (205 affected, 21 obligate carriers, and 25 unaffected) using SeqCap EZ Human Exome Library v3.0 and Illumina HiSeq. Aligned sequences were filtered to identify likely-to-be-functional deleterious variants that co-segregated with disease. Ingenuity Pathway analysis was performed. Circulating magnesium levels were measured in 13 individuals in 2 families with NIPAL1 mutations and in 197 sporadic NPC cases and 237 controls. We identified variants in 12 genes likely involved in cancer pathogenesis, viral infection or immune responses to infection. These included genes postulated to be involved in magnesium transport (NIPAL1), EBV cell entry (ITGB6), modulation of EBV infection (BCL2L12, NEDD4L), telomere biology (CLPTM1L, BRD2, HNRNPU), modulation of cAMP signaling (RAPGEF3), DNA repair (PRKDC, MLH1), and Notch signaling (NOTCH1, DLL3). Pathway based analysis demonstrated enrichment for Notch signaling genes (p-value = 0.0006). Evaluation of individuals within NIPAL1 families suggested lower serum magnesium in NPC compared to unaffected members. A significant reduction in serum magnesium levels was observed among sporadic NPC cases compared to controls (7.1% NPC/1.7% controls below normal range; OR = 4.5; 95% CI = 1.4,14) and is consistent with findings demonstrating a role for magnesium channeling in T-cell responses to EBV. We identified novel genes associated with NPC that point to new areas of inquiry to better understand genetic factors that determine the fate of viral infections and/or otherwise predisposes to NPC.
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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 ».