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Enregistrement W2113402870 · doi:10.1016/j.neo.2015.02.001

Characterizing the Prevalence of Chromosome Instability in Interval Colorectal Cancer

2015· article· en· W2113402870 sur OpenAlexafffundabout
Amy L. Cisyk, Signe Penner-Goeke, Zelda Lichtensztejn, Zoann Nugent, Robert Wightman, Harminder Singh, Kirk J. McManus

Notice bibliographique

RevueNeoplasia · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGenetic factors in colorectal cancer
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of WinnipegCancerCare ManitobaResearch Institute in Oncology and HematologyUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchStrongCancerCare Manitoba Foundation
Mots-clésMicrosatellite instabilityColorectal cancerFluorescence in situ hybridizationPopulationOncologyChromosome instabilityCancerInternal medicineCohortMedicineComparative genomic hybridizationTissue microarrayChromosomeBiologyPathologyGeneticsMicrosatelliteGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A substantial proportion of colorectal cancers (CRCs) are interval CRCs (I-CRCs; i.e., CRCs diagnosed soon after a colonoscopy). Chromosomal instability (CIN) is defined as an increase in the rate of which whole chromosomes/large chromosomal fragments are gained or lost and is observed in 85% of non-hereditary CRCs. The contribution of CIN to the etiology of I-CRCs remains unknown. We established a fluorescence in situ hybridization (FISH) approach to characterize CIN by enumerating specific chromosomes and determined the prevalence of numerical CIN in a population-based cohort of I-CRCs and control (sporadic) CRCs. Using the population-based Manitoba Health administrative databases and Manitoba Cancer Registry, we identified an age, sex, and colonic site of CRC matched cohort of I-CRCs and controls and retrieved their archived paraffin-embedded tumor samples. FISH chromosome enumeration probes specifically recognizing the pericentric regions of chromosomes 8, 11, and 17 were first used on cell lines and then CRC tissue microarrays to detect aneusomy, which was then used to calculate a CIN score (CS). The 15th percentile CS for control CRC was used to define CIN phenotype. Mean CSs were similar in the control CRCs and I-CRCs; 82% of I-CRCs exhibited a CIN phenotype, which was similar to that in the control CRCs. This study suggests that CIN is the most prevalent contributor to genomic instability in I-CRCs. Further studies should evaluate CIN and microsatellite instability (MSI) in the same cohort of I-CRCs to corroborate our findings and to further assess concomitant contribution of CIN and MSI to I-CRCs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,362

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations34
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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