Genetic inactivation of TRAF3 in canine and human B-cell lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
Non-Hodgkin lymphomas (NHLs) are the most common cancer to affect pet dogs. In contrast to the many genes whose mutation contributes to lymphomagenesis in humans, relatively little is known about the acquired genetic alterations that lead to canine B-cell lymphomas (cBCLs). We performed a survey of 84 canine NHL tumors to identify genes affected by somatic point mutations. We found mutations affecting TRAF3, which encodes a negative regulator of nuclear factor (NF)-κB, to be a common feature of cBCLs, with mutations observed in 44% of tumors including a combination of somatic and rare germ-line variants. Overall, 30% of the tumors contained ≥1 somatic TRAF3 mutation. The majority of mutations are predicted to cause loss of TRAF3 protein including those impacting reading frame and splicing. To determine whether TRAF3 loss might be relevant to human NHL, we also analyzed 148 human diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) tumors and identified loss of TRAF3 as a common event, affecting ∼9% of DLBCLs, and reduced expression of TRAF3 among deleted cases. This study implicates mutations affecting NF-κB activity as a novel genetic commonality between human and canine NHLs and supports the potential utility of cBCLs with mutated TRAF3 as a model of the more aggressive activated B-cell subgroup of DLBCL.
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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) | 0,001 | 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 ».