Abstract 243: Integration of transcriptome and metabolome provides unique insights to pathways associated with obese breast cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Information regarding transcriptome and metabolome has significantly contributed to the identification of potential therapeutic targets for the management of a variety of cancers. Obesity has been shown to have profound effects on both cancer cell transcriptome and metabolome and to affect the outcome of cancer therapy. The information regarding the potential effects of obesity on breast cancer (BC) transcriptome, metabolome, and its integration to identify novel pathways related to disease progression are still elusive. We assessed the whole blood transcriptome and serum metabolome as circulating metabolites, of obese BC patients and compared them with non-obese BC patients. In these patients, 186 differentially expressed genes (DEGs) were observed, with 156 upregulated and 30 downregulated, significantly. The DEGs were enriched in different cellular pathways: cell cycle, one carbon pathway, homologous recombination cellular senescence, and notch signaling pathway. Our results confirmed the altered expression of several DEGs by quantitative real-time polymerase chain reaction (qRT-PCR). Furthermore, 96 deregulated metabolites were identified when untargeted metabolomics was performed in obese BC patients when compared to non-obese BC patients, these were enriched in 71 pathways, most of them involved in ATP generation and cell proliferation. Finally, to provide a more comprehensive understanding of the association between obesity and BC, integration analysis between transcriptome and metabolomics data at the pathway level, revealed seven enriched pathways in obese BC vs. non-obese BC patients, that includes glutathione metabolism, glycine and serine metabolism, valine, leucine, and isoleucine degradation, purine metabolism, pyrimidine metabolism, thyroid hormone synthesis, and vitamin B6 metabolism; which may provide resistance for BC cell to dodge the circulating immune cells in whole blood. In conclusion, this study provides information on the unique pathways alteration at transcriptome and metabolome levels in obese BC patients, which may become an important tool for researchers and contribute to a rise in the knowledge on the molecular interaction between obesity and BC. Further studies are needed to confirm this and to elucidate the exact underlying mechanism for the effects of obesity on the BC initiation or/and progression. Citation Format: Mohammed Abdullah Hassan, Kaltoom Al-Sakkaf, Mohammed Razeeth Shait Mohammed, Ashraf Dallol, Jaudah Al-Maghrabi, Alia Aldahlawi, Sawsan Ashoor, Mabrouka Maamra, Jiannis Ragoussis, Wei Wu, Mohammad Imran Khan, Abdulrahman Al-Malki, Hani Choudhry. Integration of transcriptome and metabolome provides unique insights to pathways associated with obese breast cancer patients [abstract]. In: Proceedings of the Annual Meeting of the American Association for Cancer Research 2020; 2020 Apr 27-28 and Jun 22-24. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(16 Suppl):Abstract nr 243.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».