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Enregistrement W2561575791 · doi:10.1158/1538-7445.am2015-4621

Abstract 4621: Validation and calibration of next-generation sequencing to identify Epstein-Barr Virus-positive gastric cancer

2015· article· en· W2561575791 sur OpenAlexaff
M. Constanza Camargo, Reanne Bowlby, Andy Chu, Chandra Sekhar Pedamallu, Vésteinn Thórsson, Sandra Elmore, Andrew J. Mungall, Adam J. Bass, Margaret L. Gulley, Charles S. Rabkin

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral-associated cancers and disorders
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyCancerExome sequencingConcordanceEpstein–Barr virusDNA sequencingMicrosatellite instabilityComparative genomic hybridizationGenomeIn situ hybridizationPolymerase chain reactionVirusVirologyGeneticsMutationGeneMicrosatelliteGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Gastric adenocarcinoma was recently classified by a large genomic study into four molecular subtypes, including one defined by Epstein-Barr virus (EBV)-positivity. EBV infection in tumors is conventionally assessed by in situ hybridization (ISH), but detection of viral nucleic acids by next-generation sequencing represents a potential alternative. Methods: Normalized EBV read counts were determined by whole genome, whole exome, mRNA and miRNA sequencing for 295 fresh-frozen gastric tumor samples. Formalin-fixed, paraffin-embedded tissue sections were retrieved for ISH confirmation of 13 high-EBV and 11 low-EBV cases selected at random. Results: By each sequencing method, numbers of EBV reads were bimodally distributed across tumors, with a minority having much higher counts. In pairwise comparisons, individual samples were either consistently high or consistently low by all genomic methods for which data were available. Empiric cut-offs based on molecular data of 1000 normalized reads for whole genome, 100 for exome, 4 for mRNA and 5000 for miRNA had perfect concordance identifying 26 (9%) tumors as EBV-positive. One sample tested by ISH lacked tumor cells. For the 23 tumors with EBV status determined by both approaches, EBV-positivity or -negativity by molecular testing was confirmed by EBER-ISH in all but one case (kappa = 0.91). The exception was a microsatellite instability-type cancer EBV-negative by both mRNA and miRNA sequencing, with equivocally positive ISH interpretation. Conclusions: EBV-positive gastric tumors may be accurately identified by quantifying viral sequences in genomic data. Simultaneous analyses of human and viral DNA, mRNA and miRNA could streamline tumor profiling for clinical care and research. Citation Format: M. Constanza Camargo, Reanne Bowlby, Andy Chu, Chandra S. Pedamallu, Vesteinn Thorsson, Sandra Elmore, Andrew Mungall, Adam Bass, Margaret L. Gulley, Charles S. Rabkin. Validation and calibration of next-generation sequencing to identify Epstein-Barr Virus-positive gastric cancer. [abstract]. In: Proceedings of the 106th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2015 Apr 18-22; Philadelphia, PA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2015;75(15 Suppl):Abstract nr 4621. doi:10.1158/1538-7445.AM2015-4621

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,194
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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