Aberrant DNA methylation potentiates oncogenes’ expression and disease progression in ovarian cancer
Notice bibliographique
Résumé
Aberrant DNA methylation potentiates oncogenes expression and disease progression in ovarian cancerEpithelial ovarian cancer (EOC) accounts for 4% of all cancers in women and is the leading cause of death from gynecologic malignancies.The molecular basis of EOC initiation and progression is still poorly understood.Previously, we have applied an epigenomics approach to investigate the possible implication of aberrant DNA methylation in EOC etiology.We used methylated DNA immunoprecipitation in combination with CpG island tiling arrays to characterize at high resolution the DNA methylation changes that occur in the genome of serous EOC tumors during disease progression.We found widespread DNA hypermethylation that occurs even in less invasive/early stages of ovarian tumorigenesis.In contrast, significant DNA hypomethylation was observed only in high-grade (G3) serous tumors.This approach led to the identification of novel EOC oncogenes, potentially modulated by epigenetic mechanisms (hypomethylation) in advanced EOC, and displaying implication in different mechanisms of EOC dissemination, including alterations in gene expression control (RUNX1, RUNX2), abnormal metabolism (BCAT1), aberrant Oglycosylation (GALNT3) and importantly, epithelial to mesenchymal transition (EMT) regulation (Ly75, GRHL2, HIC-5).These genes could represent new therapeutic targets and/or novel biomarkers indicative for EOC progression.Moreover, our data are indicative for the implication of aberrant DNA methylation in EMT-mediated EOC progression.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».