Molecular cytogenetic analysis in the study of brain tumors: findings and applications
Notice bibliographique
Résumé
Classic cytogenetics has evolved from black and white to technicolor images of chromosomes as a result of advances in fluorescence in situ hybridization (FISH) techniques, and is now called molecular cytogenetics. Improvements in the quality and diversity of probes suitable for FISH, coupled with advances in computerized image analysis, now permit the genome or tissue of interest to be analyzed in detail on a glass slide. It is evident that the growing list of options for cytogenetic analysis has improved the understanding of chromosomal changes in disease initiation, progression, and response to treatment. The contributions of classic and molecular cytogenetics to the study of brain tumors have provided scientists and clinicians alike with new avenues for investigation. In this review the authors summarize the contributions of molecular cytogenetics to the study of brain tumors, encompassing the findings of classic cytogenetics, interphase- and metaphase-based FISH studies, spectral karyotyping, and metaphase- and array-based comparative genomic hybridization. In addition, this review also details the role of molecular cytogenetic techniques in other aspects of understanding the pathogenesis of brain tumors, including xenograft, cancer stem cell, and telomere length studies.
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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 | 0,001 |
| 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 ».