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Enregistrement W2555050655 · doi:10.1182/blood.v106.11.1556.1556

The Classical Illegitimate Switch Translocation Model Is Unable To Account for at Least Half of the Translocation Breakpoints from t(4;14)(p16;q32) Multiple Myeloma.

2005· article· en· W2555050655 sur OpenAlexaff
Jonathan J. Keats, Erin Strachan, Andrew R. Belch, Linda M. Pilarski

Notice bibliographique

RevueBlood · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreakpointChromosomal translocationBiologyGeneticsDerivative chromosomeLocus (genetics)ChromosomeImmunoglobulin class switchingGeneMolecular biologyChromosome 22B cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Translocations involving the IgH locus are one of the most common genetic abnormalities observed in multiple myeloma (MM). Unlike several hematological malignancies, MM IgH translocations involve multiple partner chromosomes. Although IgH translocations are not unique to MM, the molecular anatomy of the translocations appears to be different from that observed in most B-cell malignancies. In general, the breakpoints occur within the switch regions of the IgH locus and the translocations appear to result from illegitimate class switch recombination (CSR) events. Previous analysis of the breakpoint junctions from t(4;14) samples suggested that the majority of these translocations result from illegitimate CSR events. These events were characterized by der(4) breakpoints containing Smu-chromosome 4 junctions and der(14) breakpoints with chromosome 4-downstream switch region junctions. However, not all t(4;14) breakpoints fit this “classical” model, as some derivative chromosomes were observed with hybrid switch regions. Unfortunately, the mechanism that generates these hybrid switch regions has been unclear. In general, only a single derivative was cloned from each patient or cell line. In the one case reported elsewhere in which both derivatives were cloned, the mechanism did not appear to be linked to the CSR process and thus represented a “non-classical” translocation. The poor prognostic impact of t(4;14) myeloma has been well established by several groups, including our own. In an attempt to identify recurrent breakpoint sites and to identify the potential mechanism(s) leading to t(4;14) translocations, we cloned the breakpoint junctions of both derivative chromosomes from 4 cell lines and 5 patients with MB4-2 and MB4-3 breakpoints. Furthermore, we cloned der(4) breakpoints from 4 additional patients, three of which are FGFR3 non-expressers for which we could not detect a der(14) breakpoint using our PCR based strategy. We defined the t(4;14) breakpoint region as encompassing 64.5 kb of chromosome 4, flanked by LETM1 exon 3 and MMSET exon 5, based on combining the previously published breakpoints with our newly cloned and sequenced breakpoints. Current dogma suggests that t(4;14) translocation events are randomly distributed throughout the defined breakpoint region, but this idea is not supported by our sequencing data. We identified two hotspots, which contain breakpoints from 9 of the 27 patients or cell lines with at least one cloned derivative. Interestingly, these regions only represent 1 kb of the entire breakpoint region. Therefore 33% of the cloned breakpoints exist within only 1.5% of the total breakpoint region. Moreover, for the 13 MM samples for which both derivatives are cloned, although 6/13 (46%) fit the classical model of CSR mediated switch translocations, surprisingly, 7/13 (54%) appear to be non-classical translocations. The non-classical translocations are defined by little to no loss of sequence from the involved switch region and the presence of a hybrid switch region on one of the two derivative chromosomes. Importantly, the non-classical translocations may not involve B-cell specific mechanisms and could potentially occur before or after a successful CSR event. Therefore, the classical illegitimate CSR event model can explain only half of the t (4; 14) breakpoints cloned to date.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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