Abstract P5-13-05: Profiling of APOBEC3 dysregulation in breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract DNA of many breast tumors is barraged by C-to-T/G mutations within TCW (W:T,A). These mutations are attributed to the aberrant expression and activity of APOBEC3 enzymes. They have been shown to account for many driver mutations in genes such as PIK3CA, ERBB2, and PPP2R1A, however their precise source and also their roles in tumor development, evolution, and patient survival are debated. Currently, quantification of APOBEC3 expression changes in tumor cells is confounded by the ubiquitous expression of these enzymes in immune infiltrating cells. In this study, we used a novel quantitative biology approach to determine the expression profiles of APOBEC3 enzymes in breast tumor and tumor microenvironment cells from >1,000 patients. We combined diverse datasets including tumor/matched normal RNAseqs, tumor somatic mutations, cell line RNAseqs and mutations, estimates of tumor purities and immune cell compositions, and expression of purified cell populations to show that in breast cancer there is only a single APOBEC3 dysregulation process. This process is subtype-independent and is represented by APOBEC3B upregulation and and extreme APOBEC3C downregulation. Compared to all other tumor types, breast tumors are affected the most by this process. Citation Format: Hamid Hamidi, Azad Khosh, Hamzeh Rahimi, Diako Ebrahimi. Profiling of APOBEC3 dysregulation in breast cancer [abstract]. In: Proceedings of the 2022 San Antonio Breast Cancer Symposium; 2022 Dec 6-10; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2023;83(5 Suppl):Abstract nr P5-13-05.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 ».