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Enregistrement W2104086696 · doi:10.1309/ajcph27zizejlorf

Array Comparative Genomic Hybridization of Peripheral Blood Granulocytes of Patients With Myelodysplastic Syndrome Detects Karyotypic Abnormalities

2010· article· en· W2104086696 sur OpenAlexafffund
Suzanne Vercauteren, Sandy Sung, Daniel T. Starczynowski, Wan L. Lam, Hélène Bruyèrè, Douglas E. Horsman, Peter Tsang, Heather A. Leitch, Aly Karsan

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Clinical Pathology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British ColumbiaVancouver General HospitalBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésComparative genomic hybridizationKaryotypeBone marrowBiologyPathologyCD34Myelodysplastic syndromesCytogeneticsPeripheral bloodImmunologyChromosomeStem cellGeneticsMedicineGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The diagnosis of myelodysplastic syndromes (MDSs) relies largely on morphologic and karyotypic abnormalities, present in about 50% of patients with MDS. Array-based genomic platforms have identified copy number alterations in 50% to 70% of bone marrow samples of patients with MDS with a normal karyotype, suggesting a diagnostic role for these platforms. We investigated whether blood granulocytes harbor the same copy number alterations as the marrow of affected patients. Of 11 patients, 4 had cytogenetic abnormalities shown by conventional karyotyping involving chromosomes 5, 8, 11, 20, and X, and these changes were seen in the granulocytes of all 4 patients by using array comparative genomic hybridization (aCGH). Cryptic alterations were identified at a significantly higher level in marrow CD34+ cells compared with granulocytes (P < .0001). These data suggest that aCGH analysis of circulating granulocytes may be useful in detecting gross karyotypic alterations in patients with MDS when marrow examination has failed or not been done.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,948

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,306 · 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 tête enseignante, 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

Citations16
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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