Data from High-Resolution DNA Copy Number Profiling of Malignant Peripheral Nerve Sheath Tumors Using Targeted Microarray-Based Comparative Genomic Hybridization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Neurofibromatosis type 1 (NF1) is an autosomal dominant condition that predisposes to benign and malignant tumors. The lifetime risk of a malignant peripheral nerve sheath tumor (MPNST) in NF1 is ∼10%. These tumors have a poor survival rate and their molecular basis remains unclear. We report the first comprehensive investigation of DNA copy number across multitude of genes in NF1 tumors using high-resolution array comparative genomic hybridization (CGH), with the aim to identify molecular signatures that delineate malignant from benign NF1 tumors. Experimental Design: We constructed an exon-level resolution microarray encompassing 57 selected genes and profiled DNA from 35 MPNSTs, 16 plexiform, and 8 dermal neurofibromas. Bioinformatic analysis was done on array CGH data to identify concurrent aberrations in malignant tumors. Results: The array CGH profiles of MPNSTs and neurofibromas were markedly different. A number of MPNST-specific alterations were identified, including amplifications of ITGB4, PDGFRA, MET, TP73, and HGF plus deletions in NF1, HMMR/RHAMM, MMP13, L1CAM2, p16INK4A/CDKN2A, and TP53. Copy number changes of HMMR/RHAMM, MMP13, p16INK4A/CDKN2A, and ITGB4 were observed in 46%, 43%, 39%, and 32%, respectively of the malignant tumors, implicating these genes in MPNST pathogenesis. Concomitant amplifications of HGF, MET, and PDGFRA genes were also revealed in MPNSTs, suggesting the putative role of p70S6K pathway in NF1 tumor progression. Conclusions: This study highlights the potential of array CGH in identifying novel diagnostic markers for MPNSTs.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».