Notice bibliographique
Résumé
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.
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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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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.
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.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».