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Enregistrement W4308869288 · doi:10.3390/genes13112075

Evaluation of DNA Methylation Array for Glioma Tumor Profiling and Description of a Novel Epi-Signature to Distinguish IDH1/IDH2 Mutant and Wild-Type Tumors

2022· article· en· W4308869288 sur OpenAlexaff
Laila C. Schenkel, Joseph P. Mathew, Hal W. Hirte, John Provias, Guillaume Paré, Michael Chong, Daria Grafodatskaya, M. Elizabeth McCready

Notice bibliographique

RevueGenes · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensHamilton Health SciencesSt. Joseph’s Healthcare HamiltonHamilton Regional Laboratory Medicine ProgramPopulation Health Research InstituteMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIDH1MutantIDH2BiologyDNA methylationWild typeGliomaMethylationCancer researchDNAGeneticsComputational biologyMolecular biologyGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Molecular biomarkers, such as IDH1/IDH2 mutations and 1p19q co-deletion, are included in the histopathological and clinical criteria currently used to diagnose and classify gliomas. IDH1/IDH2 mutation is a common feature of gliomas and is associated with a glioma-CpG island methylator phenotype (CIMP). Aberrant genomic methylation patterns can also be used to extrapolate information about copy number variation in a tumor. This project’s goal was to assess the feasibility of DNA methylation array for the simultaneous detection of glioma biomarkers as a more effective testing strategy compared to existing single analyte tests. Methods: Whole-genome methylation array (WGMA) testing was performed using 48 glioma DNA samples to detect methylation aberrations and chromosomal gains and losses. The analyzed samples include 39 tumors in the discovery cohort and 9 tumors in the replication cohort. Methylation profiles for each sample were correlated with IDH1 p.R132G mutation, immunohistochemistry (IHC), and previous 1p19q clinical testing to assess the sensitivity and specificity of the WGMA assay for the detection of these variants. Results: We developed a DNA methylation signature to specifically distinguish a IDH1/IDH2 mutant tumor from normal samples. This signature is composed of 11 CpG sites that were significantly hypermethylated in the IDH1/IDH2 mutant group. Copy number analysis using WGMA data was able to identify five of five positive samples for 1p19q co-deletion and was concordant for all negative samples. Conclusions: The DNA methylation signature presented here has the potential to refine the utility of WGMA to predict IDH1/IDH2 mutation status of gliomas, thus improving diagnostic yield and efficiency of laboratory testing compared to single analyte IDH1/IDH2 or 1p19q tests.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,335

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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