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Enregistrement W3201238419

Multi-omics characterization of pancreatic neuroendocrine neoplasms

2021· dissertation· en· W3201238419 sur OpenAlexfundno aff
Chi Fu Kevin Yang

Notice bibliographique

RevueSummit (Simon Fraser University) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeuroendocrine Tumor Research Advances
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreNeuroendocrine Tumor Research Foundation
Mots-clésComputational biologyOmicsNeuroendocrine tumorsBiologyBioinformaticsMedicinePathology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pancreatic neuroendocrine neoplasms (PNENs) are biologically and clinically heterogeneous neoplasms in which pathogenic alterations are often indiscernible. Treatments for PNENs are insufficient in part due to lack of alternatives once current options are exhausted. Despite previous efforts to characterize PNENs at the molecular level, there remains a lack of molecular subgroups and molecular features with clinical utility for PNENs. In this work, I describe the identification and characterization of four molecularly distinct subgroups from primary PNEN specimens using whole-exome sequencing, RNA-sequencing and global proteome profiling. A Proliferative subgroup with molecular features of proliferating cells was associated with an inferior overall survival probability. A PDX1-high subgroup consisted of PNENs demonstrating genetic and transcriptomic indications of NRAS or HRAS activation. An Alpha cell-like subgroup, enriched in PNENs with deleterious MEN1 and DAXX mutations, bore transcriptomic similarity to pancreatic α-cells and harbored proteomic cues of dysregulated metabolism involving glutamine and arginine. Lastly, a Stromal/Mesenchymal subgroup exhibited increased expression and activation of the Hippo signaling pathway effectors YAP1 and WWTR1 that are of emerging interest as potentially actionable targets in other cancer types. Whole-genome and whole-transcriptome analysis of PNEN metastases identified novel molecular events likely contributing to pathogenesis, including one case presumably driven by MYCN amplification. In agreement with the findings in primary PNENs, four of the metastatic PNENs displayed a substantial Alpha cell-like subgroup signature and all harboured concurrent mutations in MEN1 and DAXX. Collectively, the identified subgroups present a potential stratification scheme that facilitates the identification of therapeutic vulnerabilities amidst PNEN heterogeneity to improve the effective management of PNENs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,656
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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