Analytical validation of the PAM50-based Prosigna Breast Cancer Prognostic Gene Signature Assay and nCounter Analysis System using formalin-fixed paraffin-embedded breast tumor specimens
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: NanoString's Prosigna™ Breast Cancer Prognostic Gene Signature Assay is based on the PAM50 gene expression signature. The test outputs a risk of recurrence (ROR) score, risk category, and intrinsic subtype (Luminal A/B, HER2-enriched, Basal-like). The studies described here were designed to validate the analytical performance of the test on the nCounter Analysis System across multiple laboratories. METHODS: Analytical precision was measured by testing five breast tumor RNA samples across 3 sites. Reproducibility was measured by testing replicate tissue sections from 43 FFPE breast tumor blocks across 3 sites following independent pathology review at each site. The RNA input range was validated by comparing assay results at the extremes of the specified range to the nominal RNA input level. Interference was evaluated by including non-tumor tissue into the test. RESULTS: The measured standard deviation (SD) was less than 1 ROR unit within the analytical precision study and the measured total SD was 2.9 ROR units within the reproducibility study. The ROR scores for RNA inputs at the extremes of the range were the same as those at the nominal input level. Assay results were stable in the presence of moderate amounts of surrounding non-tumor tissue (<70% by area). CONCLUSIONS: The analytical performance of NanoString's Prosigna assay has been validated using FFPE breast tumor specimens across multiple clinical testing laboratories.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle