DNA methylation landscape of triple-negative ductal carcinoma in situ (DCIS) progressing to the invasive stage in canine breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Triple-negative breast cancer (TNBC) is a subtype of breast cancer unresponsive to traditional receptor-targeted treatments, leading to a disproportionate number of deaths. Invasive breast cancer is believed to evolve from non-invasive ductal carcinoma in situ (DCIS). Detection of triple-negative DCIS (TN-DCIS) is challenging, therefore strategies to study molecular events governing progression of pre-invasive TN-DCIS to invasive TNBC are needed. Here, we study a canine TN-DCIS progression and investigate the DNA methylation landscape of normal breast tissue, atypical ductal hyperplasia (ADH), DCIS and invasive breast cancer. We report hypo- and hypermethylation of genes within functional categories related to cancer such as transcriptional regulation, apoptosis, signal transduction, and cell migration. DNA methylation changes associated with cancer-related genes become more pronounced at invasive breast cancer stage. Importantly, we identify invasive-only and DCIS-specific DNA methylation alterations that could potentially determine which lesions progress to invasive cancer and which could remain as pre-invasive DCIS. Changes in DNA methylation during TN-DCIS progression in this canine model correspond with gene expression patterns in human breast tissues. This study provides evidence for utilizing methylation status of gene candidates to define late-stage (DCIS and invasive), invasive stage only or DCIS stage only of TN-DCIS progression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».