METHYLATION OF TUMOR SUPPRESSOR GENES IN BENIGN AND MALIGNANT SALIVARY GLAND TUMORS: A SYSTEMATIC REVIEW AND META-ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the present systematic review was to critically analyze the relationship of tumor suppressor gene (TSGs) promoter methylation, a potent mechanism of gene silencing, and the development of salivary gland tumors, as well as the possible effect on clinical/histological characteristics. Review protocol was registered in the International Prospective Register of Systematic Reviews (PROSPERO) database (registration ID CRD42020218511). A comprehensive search of Web of Science, Scopus, PubMed and Cochrane Central Register of Controlled Trials was performed utilizing relevant key terms, supplemented by a search of gray literature. Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale (NOQAS) was used for the quality assessment of included studies. Sixteen cross-sectional and twelve case-control studies were included in the review, predominantly dealing with methylation in TSGs related to DNA repair, cell cycle and cell growth regulation and differentiation. Quantitative synthesis could be performed on P16 (inhibitor of cyclin-dependent kinase 4a), RASSF1A (Ras association domain family 1 isoform A) and MGMT (O6-methylguanine DNA methyltransferase) genes only. It showed that P16 and RASSF1A genes were more frequently methylated in salivary gland tumors compared to controls (P = .0002 and P < .0001, respectively), while no significant difference was observed for MGMT. Additionally, P16 did not appear to be related to malignant transformation of pleomorphic adenomas (P = .330). In conclusion, TSG methylation is involved in salivary gland tumor pathogenesis and several genes might play a considerable role. Further studies are needed for a better understanding of complex epigenetic deregulation during salivary gland tumor development and 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 | 0,011 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».