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Enregistrement W2021327465 · doi:10.1182/blood-2014-10-602714

Genetic inactivation of TRAF3 in canine and human B-cell lymphoma

2014· article· en· W2021327465 sur OpenAlexafffund
Kevin Bushell, Yukyoung Kim, Fong Chun Chan, Susana Ben‐Neriah, Andrew Jenks, Miguel Alcaide, Daniel Fornika, Bruno M. Grande, Sarah E. Arthur, Randy D. Gascoyne, Christian Steidl, Ryan D. Morin

Notice bibliographique

RevueBlood · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNF-κB Signaling Pathways
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Cancer AgencySimon Fraser University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésLymphomaBiologyGeneticsCancer researchImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,194 · 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
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

Citations88
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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