Gene networks and expression quantitative trait loci associated with adjuvant chemotherapy response in high-grade serous ovarian cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A major impediment in the treatment of ovarian cancer is the relapse of chemotherapy-resistant tumors, which occurs in approximately 25% of patients. A better understanding of the biological mechanisms underlying chemotherapy resistance will improve treatment efficacy through genetic testing and novel therapies. METHODS: Using data from high-grade serous ovarian carcinoma (HGSOC) patients in the Cancer Genome Atlas (TCGA), we classified those who remained progression-free for 12 months following platinum-taxane combination chemotherapy as "chemo-sensitive" (N = 160) and those who had recurrence within 6 months as "chemo-resistant" (N = 110). Univariate and multivariate analysis of expression microarray data were used to identify differentially expressed genes and co-expression gene networks associated with chemotherapy response. Moreover, we integrated genomics data to determine expression quantitative trait loci (eQTL). RESULTS: Differential expression of the Valosin-containing protein (VCP) gene and five co-expression gene networks were significantly associated with chemotherapy response in HGSOC. VCP and the most significant co-expression network module contribute to protein processing in the endoplasmic reticulum, which has been implicated in chemotherapy response. Both univariate and multivariate analysis findings were successfully replicated in an independent ovarian cancer cohort. Furthermore, we identified 192 cis-eQTLs associated with the expression of network genes and 4 cis-eQTLs associated with BRCA2 expression. CONCLUSION: This study implicates both known and novel genes as well as biological processes underlying response to platinum-taxane-based chemotherapy among HGSOC patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».