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Enregistrement W2164736957 · doi:10.1309/ajcpepx1c7hhfelk

Aberrant Nuclear p53 Expression Predicts Hemizygous 17p (<i>TP53)</i>Deletion in Chronic Lymphocytic Leukemia

2009· article· en· W2164736957 sur OpenAlexaff
Hong Chang, Allan Jiang, Connie Qi

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Clinical Pathology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Lymphocytic Leukemia Research
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChronic lymphocytic leukemiaImmunohistochemistryFluorescence in situ hybridizationBiologyTrisomyNuclear proteinIn situ hybridizationLeukemiaGene expressionGeneCancer researchPathologyMolecular biologyMedicineChromosomeImmunologyTranscription factorGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hemizygous TP53 gene deletion is the most important adverse risk factor in chronic lymphocytic leukemia (CLL), but its relationship with p53 protein expression is unclear. We investigated 110 CLL cases and correlated nuclear p53 protein immunoreactivity with TP53 gene deletion status and other CLL-associated genetic risk factors. Fluorescence in situ hybridization detected hemizygous TP53 deletions in 15 cases (13.6%), whereas immunohistochemical analysis detected nuclear p53 protein expression in 14 (12.7%). All cases expressing nuclear p53 protein had hemizygous TP53 deletions. Hemizygous TP53 gene deletion and p53 protein expression were strongly correlated (P < .001). There was no association between p53 expression and del(13q), del(11q) or trisomy 12 in CLL cases. Our data indicate that nuclear p53 protein expression, detected by a widely available immunohistochemical method, is strongly associated with TP53 deletion and that p53 immunohistochemical analysis may be adopted as a rapid, robust diagnostic tool for risk stratification of CLL.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,349 · 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

Citations26
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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