DNA methylation signatures of breast cancer in peripheral T-cells
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Immune surveillance acts as a defense mechanism in cancer, and its disruption is involved in cancer progression. DNA methylation reflects the phenotypic identity of cells and recent data suggested that DNA methylation profiles of T cells and peripheral blood mononuclear cells (PBMC) are altered in cancer progression. METHODS: We enrolled 19 females with stage 1 and 2, nine with stage 3 and 4 and 9 age matched healthy women. T cells were isolated from peripheral blood and extracted DNA was subjected to Illumina 450 K DNA methylation array analysis. Raw data was analyzed by BMIQ, ChAMP and ComBat followed by validation of identified genes by pyrosequencing. RESULTS: Analysis of data revealed ~ 10,000 sites that correlated with breast cancer progression and established a list of 89 CG sites that were highly correlated (p < 0.01, r > 0.7, r < - 0.7) with breast cancer progression. The vast majority of these sites were hypomethylated and enriched in genes with functions in the immune system. CONCLUSIONS: The study points to the possibility of using DNA methylation signatures as a noninvasive method for early detection of breast cancer and its progression which need to be tested in clinical studies.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».