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Enregistrement W2050167587 · doi:10.1016/j.gdata.2013.09.001

Genome-wide gene expression profiling to predict resistance to anthracyclines in breast cancer patients

2013· article· en· W2050167587 sur OpenAlexaff
Benjamin Haibe‐Kains, Christine Desmedt, Angelo Di Leo, Evandro de Azambuja, Denis Larsimont, J. Selleslags, Suzette Delaloge, Caroline Duhem, Jean-Pierre Kains, Birgit Carly, Marie Maerevoet, A. Vindevoghel, Ghizlane Rouas, F. Lallemand, Virginie Durbecq, Fátima Cardoso, Roberto Salgado, Rodrigo Kraft Rovere, Gianluca Bontempi, Stefan Michiels, Marc Buyse, Jean‐Marie Nogaret, Yuan Qi, F. Symmans, Lajos Pusztai, Véronique D’Hondt, M. Piccart-Gebhart, Christos Sotiriou

Notice bibliographique

RevueGenomics Data · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGene expression and cancer classification
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnthracyclineBreast cancerEpirubicinOncologyGene expression profilingInternal medicineEstrogen receptorTopoisomerasePredictive valueBioinformaticsMedicineBiologyGene expressionGeneCancerComputational biologyDNAGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Validated biomarkers predictive of response/resistance to anthracyclines in breast cancer are currently lacking. The neoadjuvant Trial of Principle (TOP) study, in which patients with estrogen receptor (ER)-negative tumors were treated with anthracycline (epirubicin) monotherapy, was specifically designed to evaluate the predictive value of topoisomerase II-alpha (TOP2A) and develop a gene expression signature to identify those patients who do not benefit from anthracyclines. Here we describe in details the contents and quality controls for the gene expression and clinical data associated with the study published by Desmedt and colleagues in the Journal of Clinical Oncology in 2011 (Desmedt et al., 2011). We also provide R code to easily access the data and perform the quality controls and basic analyses relevant to this dataset.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,252 · 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'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

Citations6
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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