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Enregistrement W2015701553 · doi:10.1111/j.1365-2141.2007.06649.x

Aberrant nuclear p53 protein expression detected by immunohistochemistry is associated with hemizygous <i>P53</i> deletion and poor survival for multiple myeloma

2007· article· en· W2015701553 sur OpenAlexafffund
Hong Chang, Joanna Yeung, Connie Qi, Wei Xu

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Haematology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesLeukemia and Lymphoma ResearchCancer Research Society
Mots-clésImmunohistochemistryFluorescence in situ hybridizationMultiple myelomaBiologyNuclear proteinCancer researchPathologyInternal medicineGeneMedicineTranscription factorImmunologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hemizygous TP53 deletion is an adverse risk factor in multiple myeloma (MM) but its relationship with p53 protein expression is unclear. We investigated 105 newly diagnosed myeloma patients and correlated nuclear p53 protein immunoreactivity with TP53 deletion status, myeloma-associated genetic risk factors and survival. Fluorescence in situ hybridisation (FISH) detected hemizygous TP53 deletions in 13 (12%) patients while immunohistochemistry detected nuclear p53 protein expression in 12 (11%). Ten (77%) of the 13 del(TP53) cases expressed nuclear p53 protein while 10 (83%) of the 12 nuclear p53 immunoreactive cases had hemizygous TP53 deletions. Hemizygous TP53 deletion and p53 protein expression were strongly correlated (P < 0.001). The overall survival of patients with p53 protein expression was significantly shorter than that of patients without p53 expression (P < 0.001). A multivariate analysis including other myeloma-associated genetic risk factors confirmed p53 expression as an independent risk factor for survival. Our data indicate that nuclear p53 protein expression, detected by a widely available immunohistochemical method, is strongly associated with TP53 deletion and an adverse clinical outcome for MM.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeObservationnel
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

Citations45
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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