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Enregistrement W2050294323 · doi:10.1111/pcmr.12097

The Ludwig Institute for Cancer Research Melbourne Melanoma Cell Line Panel

2013· article· en· W2050294323 sur OpenAlexaff
Andreas Behren, Matthew Anaka, Pu‐Han Lo, Laura J. Vella, Ian D. Davis, Jenny Catimel, Tracy Cardwell, Craig Gedye, Christopher Hudson, Rodica Stan, Jonathan Cebon

Notice bibliographique

RevuePigment Cell & Melanoma Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotherapy and Immune Responses
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCancer Council VictoriaState Government of VictoriaNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilLudwig Institute for Cancer ResearchMelanoma Research Alliance
Mots-clésMelanomaImmunotherapyAntigenCancer researchHuman leukocyte antigenCancerCancer immunotherapyImmunologyMedicineMajor histocompatibility complexBiologyImmune systemInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We established a range of melanoma cell lines from patient material (Table 1) termed Ludwig-Melbourne-Melanoma (LM-MEL-) followed by a unique number (method: Anaka et al., 2012). These lines have been human leucocyte antigen (HLA)-typed, their mutational status for common mutated genes in melanoma determined using the Sequenom MelCarta panel, and their transcriptomes profiled. All lines are tested for mycoplasma, and ethical approval for research purposes has been granted by the Austin Health Human Research Ethics Committee (HREC). Therapeutic options for advanced stage melanoma are limited, and despite the recent success with inhibitors of mutant v-raf murine sarcoma viral oncogene homolog B1 (BRAF) activity, long-lasting responses remain rare (Chapman et al., 2011). Immunotherapy may help overcome treatment failure, and there has been some success in the clinic with immunotherapy agents (Hodi et al., 2010). Knowledge of the antigen presenting major histocompatibility complex (MHC) class I HLA-types and antigenic proteins expressed by model systems is crucial for the preclinical testing of immunological interventions such as therapeutic cancer vaccines. Cancer-testis antigens (CTAg) and differentiation-antigens [mainly regulated by the microphtalmia-associated transcription factor (MITF)], represent two of the most studied families of potential cancer vaccine targets in melanoma (Caballero and Chen, 2009); and show various degrees of tissue-restriction and immunogenicity. The expression levels of some of these ‘immune-targetable’ genes premelanosome protein (PMEL), melan-A(MLANA), tyrosinase (TYR) and members of the melanoma antigen family (MAGE) in the LM-MEL cell lines are shown as an example in Figure 1. The complete gene-expression data and available additional clinical data of the here presented cell line panel are accessible online at ArrayExpress (http://www.ebi.ac.uk/arrayexpress/experiments/E-MTAB-1496/) and in Table S1. All cell lines are available upon request for a small handling fee or on a collaborative basis and slides for IHC from matched patient tumors and matched PBMCs/sera are accessible for some lines in limited quantities. AB is supported by a fellowship from the Cure Cancer Australia Foundation. JC and AB are supported by a grant from the Melanoma Research Alliance (MRA) and JC is supported by a practitioner fellowship from the Nation Health and Medical Research Council (NHMRC). This research was supported in part by the Cancer Council Victoria (CCV), the Austin Medical Research Foundation (AHMRF) and Operational Infrastructure Support Program Funding of the Victorian State Government. Please note: The publisher is not responsible for the content or functionality of any supporting information supplied by the authors. Any queries (other than missing content) should be directed to the corresponding author for the article.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,446
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,004

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,261 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations56
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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