Multicolour fluorescence <i>in situ</i> hybridization analysis of t(14;18)‐positive follicular lymphoma and correlation with gene expression data and clinical outcome
Notice bibliographique
Résumé
In order fully to identify secondary chromosomal alterations, such as duplications, additions and marker chromosomes that remained unresolved by G banding, 60 cases of t(14;18)-positive follicular lymphoma (FL) were analysed by multicolour karyotyping techniques [multicolour fluorescence in situ hybridization (MFISH)/multicolour banding for chromosome 1 (MBAND1)]. A total of 165 additional structural chromosomal aberrations were delineated. An increased frequency of chromosomal gains involving X, 1q, 2, 3q27-q29, 5, 6p11-p21, 7, 8, 11, 12, 14q32, 17q, 18 and 21 and deletions of 1p36, 3q28-q29, 6q, 10q22-q24 and 17p11-p13 was revealed by the MFISH/MBAND1 analysis. Balanced translocations other than t(14;18) were uncommon, whereas unbalanced translocations were numerous. Deletion of 1p36 and duplication of 1p33-p35, 1p12-p21 and 1q21-q41 were regularly involved in chromosome 1 alterations, seen in 53% of the cases. A strong correlation was demonstrated between gains of individual chromosomal bands and increased gene expression, including 1q22/MNDA, 6p21/CDKN1A, 12q13-q14/SAS, 17q23/ZNF161, 18q21/BCL2 and Xq13/IL2RG. Unfavourable overall survival was associated with del(1)(p36) and dup(18q). These data support the notion that translocation events are primarily responsible for FL disease initiation, whereas the unbalanced chromosomal gains and losses that mirror the gene expression patterns characterize clonal evolution and disease progression, and thus provide further insights into the biology of FL.
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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 | 0,001 |
| 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 ».