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Enregistrement W2071149898 · doi:10.1002/gcc.22049

Differential nuclear organization of translocation‐prone genes in nonmalignant B cells from patients with t(14;16) as compared with t(4;14) or t(11;14) myeloma

2013· article· en· W2071149898 sur OpenAlexafffund
L. Martin, Jana Harizanova, Christiaan H. Righolt, George Zhu, Sabine Mai, Andrew R. Belch, Linda M. Pilarski

Notice bibliographique

RevueGenes Chromosomes and Cancer · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensUniversity of ManitobaCancerCare ManitobaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésChromosomal translocationMultiple myelomaGeneDifferential (mechanical device)BiologyCancer researchMedicineMolecular biologyPathologyImmunologyGeneticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gene organization in nonmalignant B cells from t(4;14) and t(11;14) multiple myeloma (MM) patients differs from that of healthy donors. Among recurrent IGH translocations in MM, the frequency of t(4;14) (IGH and FGFR3) or t(11;14) (IGH and CCND1) is greater than the frequency of t(14;16) (IGH and MAF). Gene organization in t(14;16) patients may influence translocation potential of MAF with IGH. In patients, three-dimensional FISH revealed the positions of IGH, CCND1, FGFR3, and MAF in nonmalignant B cells that are likely similar to those when MM first arose, compared with B cells from healthy donors. Overall, IGH occupies a more central nuclear position while MAF is more peripherally located. However, for B cells from t(4;14) and t(11;14) patients, IGH and FGFR3, or IGH and CCND1 are found in spatial proximity: IGH and MAF are not. This differs in B cells from t(14;16) patients and healthy donors where IGH is approximately equidistant to FGFR3, CCND1, and MAF, suggesting that gene organization in t(14;16) patients is different from that in t(4;14) or t(11;14) patients. Translocations between IGH and MAF may arise only in the absence of close proximity to the more frequent partners, as appears to be the case for individuals who develop t(14;16) MM.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations8
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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