G-cimp status prediction of glioblastoma samples using mRNA expression data.
G-cimp status prediction of glioblastoma samples using mRNA expression data.
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DOI：
10.1371/journal.pone.0047839
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发表时间：
2012
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Fine HA
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Baysan M;Bozdag S;Cam MC;Kotliarova S;Ahn S;Walling J;Killian JK;Stevenson H;Meltzer P;Fine HA
多形性胶质母细胞瘤（GBM）是一种死亡率高且尚无治愈方法的肿瘤。这种肿瘤中观察到的巨大的分子和临床异质性导致人们尝试定义遗传上相似的 GBM 亚组，希望开发针对每个亚组中独特生物学的肿瘤特异性疗法。最近，已经确定了预后相对良好的 GBM 的子集。与其他 GBM 相比，这些神经胶质瘤 CpG 岛甲基化表型或 G-CIMP 肿瘤具有独特的基因组拷贝数畸变、DNA 甲基化模式和 (mRNA) 表达谱。虽然识别 G-CIMP 肿瘤的标准方法是基于全基因组 DNA 甲基化数据，但与更广泛可用的基因表达数据相比，此类数据通常无法获得。在这项研究中，我们开发并评估了一种仅基于基因表达数据来预测 GBM 样本的 G-CIMP 状态的方法。
Glioblastoma Multiforme (GBM) is a tumor with high mortality and no known cure. The dramatic molecular and clinical heterogeneity seen in this tumor has led to attempts to define genetically similar subgroups of GBM with the hope of developing tumor specific therapies targeted to the unique biology within each of these subgroups. Recently, a subset of relatively favorable prognosis GBMs has been identified. These glioma CpG island methylator phenotype, or G-CIMP tumors, have distinct genomic copy number aberrations, DNA methylation patterns, and (mRNA) expression profiles compared to other GBMs. While the standard method for identifying G-CIMP tumors is based on genome-wide DNA methylation data, such data is often not available compared to the more widely available gene expression data. In this study, we have developed and evaluated a method to predict the G-CIMP status of GBM samples based solely on gene expression data.
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DOI：
10.1126/science.1211811
发表时间：
2011-12-02
期刊：
Science (New York, N.Y.)
影响因子：
--
作者：
Ioannidis JP;Khoury MJ
通讯作者：
Khoury MJ
影响因子：
5.2
作者：
Madhavan, Subha;Zenklusen, Jean-Claude;Kotliarov, Yuri;Sahni, Himanso;Fine, Howard A.;Buetow, Kenneth
通讯作者：
Buetow, Kenneth
DOI：
10.1126/science.1213847
发表时间：
2011-12-02
期刊：
Science (New York, N.Y.)
影响因子：
--
作者：
Peng RD
通讯作者：
Peng RD
影响因子：
3.8
作者：
Dedeurwaerder, Sarah;Defrance, Matthieu;Fuks, Francois
通讯作者：
Fuks, Francois
影响因子：
50.3
作者：
Phillips, HS;Kharbanda, S;Aldape, K
通讯作者：
Aldape, K