Data from Modeling Genomic Diversity and Tumor Dependency in Malignant Melanoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The classification of human tumors based on molecular criteria offers tremendous clinical potential; however, discerning critical and “druggable” effectors on a large scale will also require robust experimental models reflective of tumor genomic diversity. Here, we describe a comprehensive genomic analysis of 101 melanoma short-term cultures and cell lines. Using an analytic approach designed to enrich for putative “driver” events, we show that cultured melanoma cells encompass the spectrum of significant genomic alterations present in primary tumors. When annotated according to these lesions, melanomas cluster into subgroups suggestive of distinct oncogenic mechanisms. Integrating gene expression data suggests novel candidate effector genes linked to recurrent copy gains and losses, including both phosphatase and tensin homologue (PTEN)–dependent and PTEN-independent tumor suppressor mechanisms associated with chromosome 10 deletions. Finally, sample-matched pharmacologic data show that FGFR1 mutations and extracellular signal–regulated kinase (ERK) activation may modulate sensitivity to mitogen-activated protein kinase/ERK kinase inhibitors. Genetically defined cell culture collections therefore offer a rich framework for systematic functional studies in melanoma and other tumors. [Cancer Res 2008;68(3):664–73]
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».