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Enregistrement W2143173265 · doi:10.1093/neuonc/nov061.14

BT-04 * A STANDARDIZED AUTOPSY PROCUREMENT ALLOWS FOR THE COMPREHENSIVE STUDY OF DIPG BIOLOGY

2015· article· en· W2143173265 sur OpenAlexaboutno aff
M. Kambhampati, Jennifer Pérez, Sridevi Yadavilli, Amanda Saratsis, A. Hill, Cheng‐Ying Ho, Eshini Panditharatna, Melissa K. Markel, Roger Packer, Javad Nazarian

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutopsyProcurementBiologyMedicinePathologyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diffuse intrinsic pontine glioma (DIPG) is one of the least understood and most deadly childhood cancers. Historically, there has been a paucity of DIPG specimens for molecular analysis. However, due to the generous participation of DIPG families in programs for postmortem specimen donation, there has been a recent surge in molecular analysis of newly available tumor specimens. Collaborative efforts to share data and tumor specimens have resulted in rapid discoveries in other pediatric brain tumors, such as medulloblastoma, and therefore have the potential to shed light on the biology of DIPG. Given the generous gift of postmortem tissue donation from DIPG patients, there is a need for standardized postmortem specimen accrual to facilitate rapid and effective multi-institutional molecular studies. We developed and implemented an autopsy protocol for rapid procurement, documenting and storing these specimens. Sixteen autopsies were performed throughout the United States and Canada and were processed using a standard protocol and inventory method, including specimen imaging, fixation, snap freezing, orthotopic injection, or preservation. This allowed for comparative clinical and biological studies of rare postmortem DIPG tissue specimens, generation of in vivo and in vitro models of DIPG, and detailed records to facilitate collaborative analysis.

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)0,002
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,009

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2015
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