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Enregistrement W1977286905 · doi:10.1038/srep04432

Novel Multiplex MethyLight Protocol for Detection of DNA Methylation in Patient Tissues and Bodily Fluids

2014· article· en· W1977286905 sur OpenAlexafffund
Ekaterina Olkhov‐Mitsel, Darko Zdravic, Ken J. Kron, Theodorus van der Kwast, Neil Fleshner, Bharati Bapat

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesProstate Cancer Canada
Mots-clésMultiplexDNA methylationMethylationComputational biologyDNABiomarkerMultiplex polymerase chain reactionBiologyMolecular biologyGeneBioinformaticsGeneticsPolymerase chain reactionGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aberrant DNA methylation is a hallmark of cancer and is an important potential biomarker. Particularly, combined analysis of a panel of hypermethylated genes shows the most promising clinical performance. Herein, we developed, optimized and standardized a multiplex MethyLight assay to simultaneously detect hypermethylation of APC, HOXD3 and TGFB2 in DNA extracted from prostate cancer (PCa) cell lines, archival tissue specimens, and urine samples. We established that the assay is capable of discriminating between fully methylated and unmethylated alleles with 100% specificity and demonstrated the assay as highly accurate and reproducible as the singleplex approach. For proof of principle, we analyzed the methylation status of these genes in tissue and urine samples of PCa patients as well as PCa-free controls. These data show that the multiplex MethyLight assay offers a significant advantage when working with limited quantities of DNA and has potential applications in research and clinical settings.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,276 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations51
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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