Genomic Profile of Chronic Lymphocytic Leukemia in Korea Identified by Targeted Sequencing
Notice bibliographique
Résumé
Chronic lymphocytic leukemia (CLL) is extremely rare in Asian countries and there has been one report on genetic changes for 5 genes (TP53, SF3B1, NOTCH1, MYD88, and BIRC3) by Sanger sequencing in Chinese CLL. Yet studies of CLL in Asian countries using Next generation sequencing have not been reported. We aimed to characterize the genomic profiles of Korean CLL and to find out ethnic differences in somatic mutations with prognostic implications. We performed targeted sequencing for 87 gene panel using next-generation sequencing along with G-banding and fluorescent in situ hybridization (FISH) for chromosome 12, 13q14.3 deletion, 17p13 deletion, and 11q22 deletion. Overall, 36 out of 48 patients (75%) harbored at least one mutation and mean number of mutation per patient was 1.6 (range 0-6). Aberrant karyotypes were observed in 30.4% by G-banding and 66.7% by FISH. Most recurrent mutation (>10% frequency) was ATM (20.8%) followed by TP53 (14.6%), SF3B1 (10.4%), KLHL6 (8.3%), and BCOR (6.25%). Mutations of MYD88 was associated with moderate adverse prognosis by multiple comparisons (P = 0.055). Mutation frequencies of MYD88, SAMHD1, EGR2, DDX3X, ZMYM3, and MED12 showed similar incidence with Caucasians, while mutation frequencies of ATM, TP53, KLHL6, BCOR and CDKN2A tend to be higher in Koreans than in Caucasians. Especially, ATM mutation showed 1.5 fold higher incidence than Caucasians, while mutation frequencies of SF3B1, NOTCH1, CHD2 and POT1 tend to be lower in Koreans than in Caucasians. However, mutation frequencies between Caucasians and Koreans were not significantly different statistically, probably due to low number of patients. Collectively, mutational profile and adverse prognostic genes in Korean CLL were different from those of Caucasians, suggesting an ethnic difference, while profile of cytogenetic aberrations was similar to those of Caucasians.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».