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Enregistrement W2404135395 · doi:10.1158/1538-7445.sabcs15-pl2

Abstract PL2: Clonal Dynamics and Breast Cancer Subtypes

2016· article· en· W2404135395 sur OpenAlexaff
Sam Aparicio

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSomatic evolution in cancerBreast cancerContext (archaeology)BiologyCancerClonal selectionPopulationCopy-number variationPrecision medicineComputational biologyBioinformaticsGeneticsMedicineGenomeGeneImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Breast cancers exhibit inter-patient and intra-tumoural genomic variability which underpins our understanding of intrinsic drivers of the disease. The advent of next generation sequencing methods and informatics approaches has redefined the landscape of primary breast cancer subtypes into many more molecularly defined patient subgroups than had been previously appreciated, thus redefining our understanding of inter-patient variation. These studies have implications for the understanding of driver mutation context in primary cancers and should pattern future clinical and molecular studies of primary breast cancers. Closely linked to inter-patient genomic variability is the notion that most cancers are ecosystems of evolving cellular clones has implications for biological understanding and clinical application. The evolution of clonal composition has particular significance when evidence of positive or negative selection can be associated with the clonal genotype or epigenotype. Over the last 5 years next generation sequencing of tumours and methods for single cell analysis have opened up this approach for solid epithelial malignancies. I will discuss the implications of clonal evolution for cancer medicine and biological studies of cancer with reference to breast cancers. We have developed informatics approaches to population level clonal analysis and extended these to single cell measurements of genotypes. I shall discuss our more recent data from single cell sequencing and clonal analysis applied to clonal evolution of patient derived tumour xenografts, to illustrate the impact of clonal evolution on biological studies of breast cancer in model systems. Citation Format: Aparicio S. Clonal Dynamics and Breast Cancer Subtypes. [abstract]. In: Proceedings of the Thirty-Eighth Annual CTRC-AACR San Antonio Breast Cancer Symposium: 2015 Dec 8-12; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2016;76(4 Suppl):Abstract nr PL2.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,325 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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