Genome‐wide genotype‐based risk model for survival in acute myeloid leukaemia patients with normal karyotype
Notice bibliographique
Résumé
Single nucleotide polymorphisms (SNP) are inter-individual genetic variations that could explain inter-individual differences of response/survival to chemotherapy. The present study was performed to build up a risk model for survival in 247 patients with acute myeloid leukaemia (AML) with normal karyotype (AML-NK). Genome-wide Affymetrix SNP array 6.0 was used for genotyping in discovery set (n = 118). After identifying significant SNPs for overall survival (OS) in single SNP analysis, a risk model was constructed. Out of 632 957 autosomal SNPs analysed, finally four SNPs (rs2826063, rs12791420, rs11623492 and rs2575369) were introduced into the risk model. The model could stratify the patients according to their OS in discovery set (P = 1·053656 × 10−4). Replication was performed using Sequenom platform for genotyping in the validation cohort (n = 129). The model incorporated with clinical and four SNP risk score was successfully replicated in a validation set (P = 5·38206 × 10−3). The integration of four SNPs and clinical factors into the risk model showed higher area under the curve (AUC) reults than in the model incorporating only clinical or only four SNPs, suggesting improved prognostic stratification power by combination of four SNPs and clinical factors. In conclusion, a genome-wide SNP-based risk model in 247 patients with AML-NK can identify a group of high risk patients with poor survival.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».