Clonal and non-clonal chromosome aberrations and genome variation and aberration
Notice bibliographique
Résumé
The theoretical view that genome aberrations rather than gene mutations cause a majority of cancers has gained increasing support from recent experimental data. Genetic aberration at the chromosome level is a key aspect of genome aberration and the systematic definition of chromosomal aberrations with their impact on genome variation and cancer genome evolution is of great importance. However, traditionally, efforts have focused on recurrent clonal chromosome aberrations (CCAs). The significance of stochastic non-clonal chromosome aberrations (NCCAs) is discussed in this paper with emphasis on the simple types of NCCAs that have until recently been considered "non-significant background". Comparison of various subtypes of transitional and late-stage CCAs with simple and complex types of NCCAs has uncovered a dynamic relationship among NCCAs, CCAs, overall genomic instability, and karyotypic evolution, as well as the stochastic nature of cancer evolution. Here, we review concepts and methodologies to measure NCCAs and discuss the possible causative mechanism and consequences of NCCAs. This study raises challenging questions regarding the concept of cancer evolution driven by stochastic chromosomal aberration mediated genome irregularities that could have repercussions reaching far beyond cancer and organismal genomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».