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Enregistrement W2087791044 · doi:10.1158/0008-5472.can-06-0494

High-risk Melanoma Susceptibility Genes and Pancreatic Cancer, Neural System Tumors, and Uveal Melanoma across GenoMEL

2006· article· en· W2087791044 sur OpenAlexaff
Alisa M. Goldstein, May Chan, Mark Harland, Elizabeth M. Gillanders, Nicholas K. Hayward, Marie-Françoise Avril, Esther Azizi, Giovanna Bianchi‐Scarrà, D. Timothy Bishop, Brigitte Bressac–de Paillerets, William Bruno, Donato Calista, Lisa Cannon‐Albright, Florence Démenais, David E. Elder, Paola Ghiorzo, Nelleke A. Gruis, Johan Hansson, David Hogg, Elizabeth A. Holland, Peter A. Kanetsky, Richard Kefford, Maria Teresa Landi, Julie Lang, Sancy A. Leachman, Rona M. MacKie, Veronica Magnusson, Graham J. Mann, Kristin B. Niendorf, Julia Newton‐Bishop, Jane M. Palmer, Susana Puig, Joan A. Puig‐Butille, Femke A. de Snoo, Mitchell Stark, Hensin Tsao, Margaret A. Tucker, Linda Whitaker, Emanuel Yakobson

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Oncology and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Institutes of HealthVetenskapsrådetUniversità degli Studi di PadovaCancerfondenConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaNational Health and Medical Research CouncilCancer Research UKHuntsman Cancer FoundationUniversity of UtahUniversity of SydneyAustralian Cancer Research FoundationHuntsman Cancer InstituteUtah Department of HealthNational Cancer InstituteMelanoma Research Alliance
Mots-clésCDKN2AMelanomaFounder effectp14arfCancerMutationPancreatic cancerGeneticsOncologyMedicineBiologyCancer researchInternal medicineGeneAlleleHaplotypeTumor suppressor geneCarcinogenesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

GenoMEL, comprising major familial melanoma research groups from North America, Europe, Asia, and Australia has created the largest familial melanoma sample yet available to characterize mutations in the high-risk melanoma susceptibility genes CDKN2A/alternate reading frames (ARF), which encodes p16 and p14ARF, and CDK4 and to evaluate their relationship with pancreatic cancer (PC), neural system tumors (NST), and uveal melanoma (UM). This study included 466 families (2,137 patients) with at least three melanoma patients from 17 GenoMEL centers. Overall, 41% (n = 190) of families had mutations; most involved p16 (n = 178). Mutations in CDK4 (n = 5) and ARF (n = 7) occurred at similar frequencies (2-3%). There were striking differences in mutations across geographic locales. The proportion of families with the most frequent founder mutation(s) of each locale differed significantly across the seven regions (P = 0.0009). Single founder CDKN2A mutations were predominant in Sweden (p.R112_L113insR, 92% of family's mutations) and the Netherlands (c.225_243del19, 90% of family's mutations). France, Spain, and Italy had the same most frequent mutation (p.G101W). Similarly, Australia and United Kingdom had the same most common mutations (p.M53I, c.IVS2-105A>G, p.R24P, and p.L32P). As reported previously, there was a strong association between PC and CDKN2A mutations (P < 0.0001). This relationship differed by mutation. In contrast, there was little evidence for an association between CDKN2A mutations and NST (P = 0.52) or UM (P = 0.25). There was a marginally significant association between NST and ARF (P = 0.05). However, this particular evaluation had low power and requires confirmation. This GenoMEL study provides the most extensive characterization of mutations in high-risk melanoma susceptibility genes in families with three or more melanoma patients yet available.

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)0,001
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,335 · 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

Citations418
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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