Chromosomal imbalances in primary and metastatic melanomas
Notice bibliographique
Résumé
Comparative genomic hybridization was used to map copy number abnormalities in 48 short-term cell cultures established from different stages and types of human melanoma. A variety of random and non-random chromosomal alterations were detected, with gains within chromosomes 20q, 7q, 7p, 20p, 6p and 17q and losses in 9p, 10q, 6q, 10p, 4q, and 11q being the most common observations. In addition, several other chromosomal loci were over- or under-represented in subgroups of melanomas. For example, sequences on 3q26 were over-represented in 33% and on 5p15.33 in 27% of cell cultures, reaching the level of amplification in 12% and 22%, respectively. These regions harbour the two essential genes for the enzyme telomerase: the telomerase reverse transcriptase gene (hTERT) on 5p15.33 and the telomerase RNA component gene (hTERC) on 3q26. Using fluorescence in situ hybridization and Southern blot analysis, both genes were shown to be over-represented or amplified in several melanomas. Interestingly, hTERT amplification was abundant in superficial spreading primary melanomas, subcutaneous metastases and malignant effusion-derived cells, but completely absent or very rare in primary nodular melanomas as well as brain, bone and lymph node metastases. Several chromosomes or chromosomal regions harbouring telomerase-suppressing activities (3p, 4, 6 and 10p) were frequently under-represented in melanomas. Our data suggest that genetic alterations at several chromosomal loci might facilitate activation of telomerase during the development of cutaneous malignant melanoma.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».