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Enregistrement W2040452911 · doi:10.1177/0022034511425676

Unique FISH Patterns Associated with Cancer Progression of Oral Dysplasia

2011· article· en· W2040452911 sur OpenAlexafffund
Catherine F. Poh, Yuqi Zhu, E. Chen, Ken Berean, Lang Wu, Li Zhang, Miriam P. Rosin

Notice bibliographique

RevueJournal of Dental Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineDentistry
ThématiqueOral Health Pathology and Treatment
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésOPLSFluorescence in situ hybridizationCancerDysplasiaInternal medicineMedicineOncologyOral mucosaPopulationTumor progressionBiopsyPathologyBiologyGeneChromosomeGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Subgroups of patients with oral pre-malignant lesions (OPLs) are at extremely high risk for developing invasive cancer in spite of surgical excision. The objective of this study was to evaluate the utility of specific genes and their associated centromeres as markers to stratify OPLs for their cancer risk. Samples used in this study included 35 oral dysplasia with known outcome and 20 normal oral mucosa. Of the dysplasias, 20 were from an ongoing longitudinal study showing progression. The remaining 15 cases (2 of which progressed) were chosen from the population-based, provincial BC Oral Biopsy Service (OBS). Copy number alterations at EGFR, CEP7, CCND1, and CEP11 were evaluated by fluorescent in situ hybridization (FISH). There was no significant difference in demographics between progressors and non-progressors. Specific FISH profiles at these genes and their corresponding centromeres were associated with progression. High gene gain of CCND1 was associated with an 8-fold elevated risk of progression compared with those with no gain in time-to-progression analysis. Numerical alterations of EGFR and CCND1 and their centromeres might be an effective means for identifying OPLs at risk. Future studies will expand on this analysis and set the stage for application of this approach in routine clinical practice.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,631

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,167
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,308 · 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 tête enseignante, 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

Citations35
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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