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Enregistrement W1510819614 · doi:10.1158/0008-5472.can-05-1513

Multiple Microalterations Detected at High Frequency in Oral Cancer

2005· article· en· W1510819614 sur OpenAlexaff
Corisande Baldwin, Cathie Garnis, Lewei Zhang, Miriam P. Rosin, Wan L. Lam

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomic variations and chromosomal abnormalities
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Dental and Craniofacial Research
Mots-clésTiling arrayComparative genomic hybridizationGenomeGeneBiologyComputational biologyCancerGeneticsDNA microarrayGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of array comparative genomic hybridization (array CGH) at tiling-path resolution has enabled the detection of gene-sized segmental DNA copy number gains and losses. Here, we present the first application of whole genome tiling-path array CGH to archival clinical specimens for the detailed analysis of oral squamous cell carcinomas (OSCC). We describe the genomes of 20 OSCCs as well as a selection of matched normal DNA in unprecedented detail. Examination of their whole genome profiles enabled the identification of alterations ranging in size from whole-arm, segmental, to gene size alterations. Tiling-path resolution enabled the detection of many more alterations within each tumor than previously reported, many of which include narrow alterations found to be frequent events among the 20 OSCCs. We report the presence of several novel frequent submegabase alterations, such as the 0.58 Mb gain at 5p15.2 containing triple functional domain (TRIO), detected in 45% of cases. We also report the first coamplification of two gene clusters, by fine-mapping the precise base pair boundaries of the high-level amplification at 11q22.2-22.3 containing both matrix metalloproteinase and baculoviral IAP repeat-containing protein 2 (BIRC) gene clusters. These results show the large improvement in detection sensitivity and resolution compared with genome interval marker arrays and the utility of tiling resolution array CGH for the detection of both submegabase and single copy gains and losses in cancer gene discovery.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,948

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,305 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations123
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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