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Enregistrement W3011711731 · doi:10.1200/jco.2012.30.15_suppl.10622

Diurnal proteomics and biomarker discovery in indolent versus aggressive chronic lymphocytic leukemia patients.

2012· article· en· W3011711731 sur OpenAlexaff
Georg A. Bjarnason, David Spaner, Suzanne Ackloo, Jieran Li, Pei Zhu, Paulo S Nuin, Joseph Geraci, Moyez Dharsee, Tami A. Martino, Cathy Wang, Kenneth Evans

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Lymphocytic Leukemia Research
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChronic lymphocytic leukemiaMedicineBiomarkerMicroarrayTranscriptomeBiomarker discoveryLeukemiaGene expressionOncologyFold changeInternal medicineProteomicsBioinformaticsGeneBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

10622 Background: In rodents, 10-20% of the genome has a 24-hour (h) rhythm in RNA expression. A molecular clock consisting of transcription / translation feedback loops of clock-genes controls this rhythmicity. In a microarray study (Affymetrix HG_U133_Plus2 chip) on RNA extracted from CLL cells sampled every 4 hours over 24 hours (6 samples) from 3 male (M) and 6 female (F) patients (pts) with chronic lymphocytic leukemia (CLL) we found 15,094 and 13,415 rhythmic transcripts (Cosinor analysis) in M and F respectively, only 6,629 of which were common to both M and F. We hypothesized that these gender differences in rhythmic RNA expression might have clinical implication for biomarker discovery with some important biomarkers only found at a certain times of day and with gender differences. Methods: Sampling was performed again at 6 time points in M and F CLL patients with indolent CLL (10pts, 5 M, 5F) and aggressive CLL (10 pts, 5M, 5F). An 8-plex iTRAQ kit was employed for mass spectrometry (MS) based relative quantification. Each iTRAQ block comprised all time-points for a single patient including a universal control. Results: At least 300 proteins were identified at a 95% confidence level in each iTRAQ experiment. Of these, 74 proteins displayed significant change between aggressive and indolent pts in 24-hour average or single time point normalized expression based on a non-parametric U-test (p<0.05). The JTK_CYCLE algorithm was used to detect 24-hour rhythmic patterns in the proteomic datasets. Significant rhythmic expression was found for 44 proteins (p<0.10) identified by iTRAQ. Data for each time point were independently analyzed using an in-house Butterfly clustering algorithm based on discrete dynamical systems. The 4 PM time point was found to be optimal for stratifying aggressive and indolent disease. Cellular pathways with significant association to differentially expressed proteins included PPAR signaling, fatty acid metabolism, and granzyme-A signaling. Confirmation by selected reaction monitoring (SRM) MS is ongoing. Conclusions: Rhythmic protein expression may have clinical implications for biomarker discovery.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,436
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,336 · 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.

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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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