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Enregistrement W4229014728 · doi:10.1186/s40478-022-01372-1

Integrated proteomic analysis of low-grade gliomas reveals contributions of 1p-19q co-deletion to oligodendroglioma

2022· article· en· W4229014728 sur OpenAlexafffund
Derek Wong, Tae Hoon Lee, Amy Lum, Valerie Lan Tao, Stephen Yip

Notice bibliographique

RevueActa Neuropathologica Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensVancouver General HospitalUniversity of British ColumbiaBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesBC Cancer FoundationBrain Tumour Foundation of CanadaBrain Tumour ResearchVGH and UBC Hospital Foundation
Mots-clésOligodendrogliomaATRXGliomaBiologyTranscriptomeIDH1Oligodendroglial TumorAstrocytomaCancer researchMutantGene expressionGeneGeneticsMutation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diffusely infiltrative low-grade gliomas (LGG) are primary brain tumours that arise predominantly in the cerebral hemispheres of younger adults. LGG can display either astrocytic or oligodendroglial histology and do not express malignant histological features. Vast majority of LGG are unified by IDH mutations. Other genomic features including ATRX as well as copy number status of chromosomes 1p and 19q serve to molecularly segregate this tumor group. Despite the exponential gains in molecular profiling and understanding of LGG, survival rates and treatment options have stagnated over the past few decades with few advancements. In this study, we utilize low grade glioma RNA-seq data from the Cancer Genome Atlas (TCGA-LGG) and tandem mass-spectrometry on an in-house cohort of 54 formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) LGG specimens to investigate the transcriptomic and proteomic profiles across the three molecular subtypes of LGG (Type I: IDH mutant - 1p19q co-deleted, Type II: IDH mutant - 1p19q retained, Type III: IDH wildtype). Within the 3 LGG subtypes, gene expression was driven heavily by IDH mutation and 1p19q co-deletion. In concordance with RNA expression, we were able to identify decreased expressions of proteins coded in 1p19q in Type I LGG. Further proteomic analysis identified 54 subtype specific proteins that were used to classify the three subtypes using a multinomial regression model (AUC = 0.911). Type I LGG were found to have increased protein expression of several metabolic proteins while Type III LGG were found to have increased immune infiltration and inflammation related proteins. Here we present the largest proteomic cohort of LGG and show that proteomic profiles can be successfully analyzed from FFPE tissues. We uncover previously known and novel subtype specific markers that are useful for the proteomic classification of LGG subtypes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,771
Score d'incertitude au seuil0,700

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,293 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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