Abstract IA-003: Proteogenomic characterizations of pancreatic ductal adenocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pancreatic cancer is one of the deadliest cancers and the five-year survival rate is less than 10%. Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) represents more than 90% of all pancreatic malignancies, and is responsible for the majority of pancreatic cancer-related deaths. Towards understanding the underlying molecular alterations that drive PDAC oncogenesis and identify therapeutic targets for personalized treatments, we comprehensively characterized 140 pancreatic cancers and 67 normal adjacent tissues. To ensure robust, downstream analyses, tumor neoplastic cellularity was assessed via multiple, orthogonal strategies using molecular features, and verified via pathological estimation of tumor cellularity based on histological review to select tumors with sufficient tumor cellularity. We also included the analysis of 9 normal pancreatic ductal tissues. Proteomic, phosphoproteomic, and glycoproteomic analyses were used to characterize proteins and their modifications. In addition, whole genome sequencing, whole exome sequencing, methylation, RNA-seq, and miRNA-seq were performed on the same tissues to facilitate an integrated proteogenomic analysis and determine the impact of genomic alterations on protein expression, signaling pathways, and post-translational modifications. These characterizations revealed functional impacts of genomic and epigenomic alterations on proteins and protein modifications, delineated PDAC cell microenvironment compositions and the immune signatures for immunotherapy, also uncovered putative kinase inhibitors that could be tested for therapy. This integrated proteogenomic characterization of PDAC will serve as a valuable resource for the community, paving the way for early detection and identification of novel therapeutic targets. Citation Format: Liwei Cao, Chen Huang, Daniel Cui Zhou, Yingwei Hu, Mamie Lih, Sara R. Savage, Karsten Krug, David J. Clark, Michael Schnaubelt, Lijun Chen, Felipe da Veiga Leprevost, Rodrigo Vargas Eguez, Alexey I. Nesvizhskii, D.R. Mani, Gilbert S. Omenn, Emily S. Boja, Mehdi Mesri, Ana I. Robles, Henry Rodriguez, Oliver F. Bathe, Daniel W. Chan, Ralph H. Hruban, Li Ding, Bing Zhang, Hui Zhang, Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium. Proteogenomic characterizations of pancreatic ductal adenocarcinoma [abstract]. In: Proceedings of the AACR Virtual Special Conference on Pancreatic Cancer; 2021 Sep 29-30. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2021;81(22 Suppl):Abstract nr IA-003.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».