Étude du transcriptome des cellules non tumorales de l’épithélium de surface de l’ovaire des femmes porteuses d’une mutation des gènes BRCA1 et BRCA2
Bibliographic record
Abstract
Nous avons étudié le transcriptome de neuf échantillons d'ARN extraits de cultures primaires de cellules non tumorales de l’épithélium de surface de l’ovaire (NOSE) provenant de quatre donneuses non porteuses de mutation, deux mutées sur BRCA1 et trois sur BRCA2, ainsi que de quatre échantillons d’ARN extraits de cultures primaires de cellules tumorales de l’ovaire (TOV) provenant de trois donneuses porteuses de mutation sur BRCA1 et une sur BRCA2. Nous avons identifié, pour la première fois, les signatures moléculaires associées à la présence d’une mutation de BRCA1 et BRCA2 dans les cellules NOSEs ainsi que la signature associée à la transformation tumorale des cellules NOSEs en TOVs chez les porteuses de mutation de BRCA1. Nous avons également localisé les domaines chromosomiques comportant des gènes corégulés en association avec la présence d’une mutation de BRCA1 dans les cellules NOSEs. Les allèles sauvage et muté de BRCA2 étaient exprimés dans les cellules TOVs provenant des porteuses de la mutation 8765delAG sur BRCA2. Nous avons observé que le niveau d’expression des transcrits de BRCA2 était plus élevé dans les cellules provenant des tumeurs ovariennes les plus agressives chez les femmes porteuses de la mutation 8765delAG sur BRCA2, les transcrits correspondants à l’allèle muté contribuant avec un pourcentage élevé du niveau d’expression total du gène. Le phénotype tumoral observé chez les Canadiennes Françaises porteuses de cette mutation pourrait résulter d’un effet de dosage de l’allèle muté.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".