Transcript profiling in peripheral T-cell lymphoma, not otherwise specified, and diffuse large B-cell lymphoma identifies distinct tumor profile signatures
Notice bibliographique
Résumé
To glean biological differences and similarities of peripheral T-cell lymphoma-not otherwise specified [PTCL-NOS] to diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL), a transcriptosome analysis was done on five PTCL-NOS and four DLBCL patients and validated by quantitative real-time reverse transcription-PCR on 10 selected genes. Normal peripheral blood T cells, peripheral blood B cells, and lymph node were used as controls. The resultant gene expression profile delineated distinct "tumor profile signatures" for PTCL-NOS and DLBCL. Several highly overexpressed genes in both PTCL-NOS and DLBCL involve the immune network, stroma, angiogenesis, and cell survival cascades that make important contributions to lymphomagenesis. Inflammatory chemokines and their receptors likely play a central role in these complex interrelated pathways: CCL2 and CXCR4 in PTCL-NOS and CCL5 and CCR1 in DLBCL. Highly overexpressed oncogenes unique to PTCL-NOS are SPI1, STK6, alpha-PDGFR, and SH2D1A, whereas in DLBCL they are PIM1, PIM2, LYN, BCL2A1, and RAB13. Oncogenes common to both lymphomas are MAFB, MET, NF-kappaB2, LCK, and LYN. Several tumor suppressors are also down-regulated (TPTE, MGC154, PTCH, ST5, and SUI1). This study illustrates the relevance of tumor-stroma immune trafficking and identified potential novel prognostic markers and targets for therapeutic intervention.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».