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Enregistrement W2559543703 · doi:10.1182/blood.v112.11.2049.2049

Genetic Abnormalities Involved in the Development and Progression of Follicular Lymphoma.

2008· article· en· W2559543703 sur OpenAlexaff
Karen Deffenbacher, George W. Wright, Javeed Iqbal, Huimin Geng, Derville O’Shea, T. Andrew Lister, Jude Fitzgibbon, Kai Fu, Zhongfeng Liu, Dennis D. Weisenburger, Timothy C. Greiner, Randy D. Gascoyne, Andreas Rosenwald, Elı́as Campo, Lisa M. Rimsza, Jan Delabie, Elaine S. Jaffe, Louis M. Staudt, Wing C. Chan

Notice bibliographique

RevueBlood · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComparative genomic hybridizationFollicular lymphomaBiologyGene dosageGene expression profilingChromosomal translocationSNP arrayCopy-number variationCopy number analysisLymphomaGene duplicationCancer researchGeneticsGeneGene expressionSingle-nucleotide polymorphismImmunologyGenomeGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Follicular lymphoma (FL) is the most common indolent B-cell lymphoma and remains incurable by current therapeutic approaches. Clinical course is variable, and transformation into an aggressive lymphoma (t-FL) with marked worsening of prognosis occurs in 20–60% of patients. While Bcl2 gene translocation is a critical initiating event in the majority of FL cases, evidence indicates it is not sufficient for the development of a FL. Characterization of the genetic alterations subsequent to Bcl2 translocation will lend insight into the oncogenic pathways that contribute to FL pathogenesis and the molecular mechanisms underlying variability in clinical course. Methods: To define recurrent genomic copy number alterations (CNA) in FL, we performed high resolution array comparative genomic hybridization (aCGH) using the Affymetrix 500K SNP array platform. aCGH data were generated on a series of 112 FL cases with available gene expression profiling (GEP) and clinical information. Gene expression data were correlated with copy number data using the Gene Expression and Dosage Integrator (GEDI) algorithm developed at the NCI. Results: Selecting for abnormalities occurring in >10% of cases, the minimal common region (MCR) for 38 losses and 31 gains were defined. Novel common regions included gains on 15q11, 16p11, 5p14 and 19q13, and losses on 3q29, and 16p13. The MCR identified by aCGH were also compared with our existing cytogenetic data on 360 FL cases. MCR residing within the most frequent cytogenetic imbalances (>5%) were selected for analysis at the gene level to further refine these regions. These include gains on 1q21, 2p16, 7q11, 8q24, 12q13, 17q21, 18q21, 21q11, and X, and losses on 1p36, 6q, 10q, 13q34, and 17p13. Recurrent amplifications were detected for the 2p16, 15q11, and 17q21 MCR, while frequent uniparental disomy (UPD) was found to overlap the region of loss on 1p36. Recurrent UPD was also noted on 6p, 12q, 15q and 16p. For the majority of selected MCR, global expression of the genes residing in the MCR demonstrated an association with copy number status. Within these abnormalities, individual genes showing significant correlation with copy number were also identified. Conclusion: The combination of high resolution aCGH and GEP facilitated the identification of functionally relevant genes within the chromosomal abnormalities in FL. Delineation of these molecular targets will provide insight into the oncogenic pathways that contribute to FL disease pathogenesis and may provide novel therapeutic targets.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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