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Enregistrement W2125023824 · doi:10.1002/ijc.26429

Quantitative analyses of <i>DAPK1</i> methylation in AML and MDS

2011· article· en· W2125023824 sur OpenAlexaff
Rainer Claus, Björn Hackanson, Anna R. Poetsch, Manuela Zucknick, Miriam Sonnet, Nadja Blagitko‐Dorfs, Jan K. Hiller, Stefan Wilop, Tim H. Brümmendorf, Oliver Galm, Uwe Platzbecker, John C. Byrd, Konstanze Döhner, Hartmut Döhner, Michael Lübbert, Christoph Plass

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cancer · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensTellabs (Canada)
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthDeutsche KrebshilfeNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchDeutsches Krebsforschungszentrum
Mots-clésMethylationMyeloid leukemiaDNA methylationMyelodysplastic syndromesBiologyLeukemiaCancer researchChronic lymphocytic leukemiaDNAGeneticsGeneImmunologyBone marrowGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aberrant DNA methylation and concomitant transcriptional silencing of death-associated protein kinase 1 (DAPK1) have been demonstrated to be key pathogenic events in chronic lymphocytic leukemia (CLL). In acute myeloid leukemia (AML) and myelodysplastic syndrome (MDS), however, the presence of elevated DNA methylation levels has been a matter of continued controversy. Several studies demonstrated highly variable frequencies of DAPK1 promoter methylation by the use of methylation-specific PCR (MSP). By quantitative high-resolution assessment, we demonstrate that aberrant DNA methylation is an extremely rare event in this region. We observed elevated levels just in one out of 246 (0.4%) AML patients, all 42 MDS patients were unmethylated. In conclusion, we present a refined DAPK1 methylation analysis in a large representative patient cohort of AML and MDS patients proofing almost complete absence of elevated DNA methylation. Our results highlight the importance of quantitative measurements for translational research questions on primary patient specimens, particularly.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,410
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

Citations38
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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