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Comprehensive Pan-Genomic Characterization of Adrenocortical Carcinoma
Siyuan Zheng, Andrew D. Cherniack, Ninad Dewal, Richard A. Moffitt, Ludmila Danilova, Bradley A. Murray, Antônio Marcondes Lerário, Tobias Else, Theo Knijnenburg, Giovanni Ciriello, Guillaume Assié, Olena Morozova, Rehan Akbani, Juliann Shih, Katherine A. Hoadley, Toni K. Choueiri, Jens Waldmann, Özgür Mete, A. Gordon Robertson, Hsin-Ta Wu, Benjamin J. Raphael, Lina Shao, Matthew Meyerson, Michael J. Demeure, Felix Beuschlein, Anthony J. Gill, Stan B. Sidhu, Madson Q. Almeida, Maria Candida Barisson Villares Fragoso, Leslie Cope, Electron Kebebew, Mouhammed Amir Habra, Timothy G. Whitsett, Kimberly J. Bussey, William E. Rainey, L. Sylvia, Jérôme Bertherat, Martin Faßnacht, David A. Wheeler, Roel G.W. Verhaak, Thomas J. Giordano, Gary D. Hammer, Hsin-Tu Wu, Christopher C. Benz, Adrian Ally, Miruna Balasundaram, Reanne Bowlby, Denise Brooks, Yaron S.N. Butterfield, Rebecca Carlsen, Noreen Dhalla, Ranabir Guin, Robert A. Holt, Steven J.M. Jones, Darlene Lee, Haiyan I. Li, Lynette Lim, Yussanne Ma, Marco A. Marra, Michael Mayo, Richard A. Moore, Andrew J. Mungall, Karen Mungall, Sara Sadeghi, Jacqueline E. Schein, Payal Sipahimalani, Angela Tam, Nina Thiessen, Peter J. Park, Matthias Kroiß, Jianjiong Gao, Chris Sander, Nikolaus Schultz, Corbin D. Jones, Raju Kucherlapati, Piotr A. Mieczkowski, Charles M. Perou, Donghui Tan, Umadevi Veluvolu, Matthew D. Wilkerson, D. Neil Hayes, Marc Ladanyi, Marcus Quinkler, J. Todd Auman, Ana Cláudia Latronico, Berenice B. Mendonça, Mathilde Sibony, Zack Sanborn, Michelle Bellair, Christian Buhay, Kyle R. Covington, Mahmoud Dahdouli, Huyen Dinh, HarshaVardhan Doddapaneni, Brittany Downs, Jennifer Drummond, Richard A. Gibbs, Walker Hale, Yi Han, Alicia Hawes, Hai Hu, Nipun Kakkar, Divya Kalra, Ziad U. Khan, Christine Kovar, Sandy Lee, Lora Lewis, Donna Morton, Donna M. Muzny, Jireh Santibanez, Xi Liu, B. Dousset, Lionel Groussin, Rossella Libé, Lynda Chin, Sheila M. Reynolds, Ilya Shmulevich, Sudha Chudamani, Jia Liu, Laxmi Lolla, Ye Wu, Jen Jen Yeh, Saianand Balu, Tom Bodenheimer, Alan P. Hoyle, Shaowu Meng, Lisle E. Mose, Yan Shi, Janae V. Simons, Matthew G. Soloway, Junyuan Wu, Wei Zhang, Kenna R. Mills Shaw, John A. Demchok, Ina Felau, Margi Sheth, Roy Tarnuzzer, Liming Yang, Jean C. Zenklusen, Jiashan Zhang, Tanja M. Davidsen, Catherine Crawford, Carolyn M. Hutter, Heidi J. Sofia, Jeffrey Roach, Wiam Bshara, Carmelo Gaudioso, Quaid Morris, Patsy Soon, Shelley Alonso, Julien Baboud, Todd Pihl, Rohini Raman, Qiang Sun, Yunhu Wan, Rashi Naresh, Harindra Arachchi, Rameen Beroukhim, Scott L. Carter, Juok Cho, Scott Frazer, Stacey Gabriel, Gad Getz, David I. Heiman, Michael S. Lawrence, Pei Lin, Michael S. Noble, Gordon Saksena, Steven E. Schumacher, Carrie Sougnez, Doug Voet, Hailei Zhang, Jay Bowen, Sara E. Coppens, Julie M. Gastier‐Foster, Mark Gerken, Carmen Helsel, Kristen M. Leraas, Tara M. Lichtenberg, Nilsa C. Ramirez, Lisa Wise, Erik Zmuda, Stephen B. Baylin, James G. Herman, Janine LoBello, Aprill Watanabe, David Haussler, Amie Radenbaugh, Arjun A. Rao, Jingchun Zhu, Detlef K. Bartsch, Silviu Sbiera, Bruno Allolio, Timo Deutschbein, Cristina L. Ronchi, Victoria M. Raymond, Michelle Vinco, Linda Amble, Phillip H. Lai, David Van Den Berg, Daniel J. Weisenberger, Bruce Robinson, Zhenlin Ju, Hoon Kim, Shiyun Ling, Wenbin Liu, Yiling Lu, Gordon B. Mills, Kanishka Sircar, Qianghu Wang, Kosuke Yoshihara, Peter W. Laird, Fan Yu, Wenyi Wang, Eve Shinbrot, Martín Reincke, John N. Weinstein, Timothy Defreitas
Notice bibliographique
RevueCancer Cell · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdrenal and Paraganglionic Tumors
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreBC Cancer AgencyUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Human Genome Research InstituteNational Institutes of HealthNovartisBayer
Mots-clésAdrenocortical carcinomaBiologyDNA methylationgenomic DNAGenomeCpG siteCancer researchGeneGenome instabilityDNAGeneticsComputational biologyGene expressionDNA damageEndocrinology
Résumé
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.
Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.
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.
score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006
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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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.
Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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.
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
Citations658
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentnon