Dissecting karyotypic patterns in malignant melanomas: Temporal clustering of losses and gains in melanoma karyotypic evolution
Notice bibliographique
Résumé
Malignant melanomas can be divided into two major subtypes, involving either the skin or eye melanomas. Both tumor forms exhibit highly complex karyotypes with nonrandom recurrent chromosomal imbalances. Loss of chromosome 3, the short arm of chromosome 1, and gain of 8q have been suggested to be associated with eye melanomas, whereas gain of 6p and loss of 6q have been more often seen in skin melanomas. Imbalances implicated in tumor progression include among others, -10 and +7. In spite of the abundance of cytogenetic information, with more than 300 published karyotypes, very little is known about the mode of karyotypic evolution or of the presence of possible cytogenetic pathways. In our investigation, we have used 362 melanoma karyotypes, including both the skin and eye subtypes, to identify the most frequently occurring imbalances. Tumor cases were then classified with respect to the presence or absence of these imbalances and statistically analyzed in order to assess the order of appearance of chromosomal imbalances, the presence of karyotypic pathways, as well as possible cytogenetic subtypes. We show that the melanomas develop through one mode of karyotypic evolution, common to both low and high complexity karyotypes, and we establish the temporal order by which the different imbalances occur. By applying several statistical methods, we show that at least two cytogenetic pathways of clonal evolution exist in malignant melanomas, one initiated with -3 and one with +6p, and that these pathways operate in both skin and eye melanomas.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».