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Enregistrement W2566171081 · doi:10.1002/gcc.22439

Characterisation of the genomic landscape of <i>CRLF2</i>‐rearranged acute lymphoblastic leukemia

2016· article· en· W2566171081 sur OpenAlexfundno aff
Lisa J. Russell, Lisa Jones, Amir Enshaei, Stefano Tonin, Sarra Ryan, Jeyanthy Eswaran, Sirintra Nakjang, Elli Papaemmanuil, José M. C. Tubío, Adele K. Fielding, Ajay Vora, Peter J. Campbell, Anthony V. Moorman, Christine J. Harrison

Notice bibliographique

RevueGenes Chromosomes and Cancer · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Lymphoblastic Leukemia research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBlood Cancer UKLeukaemia and Lymphoma ResearchCancer Research UKLeukaChildren's Cancer and Leukaemia GroupBloodwiseHospital for Sick ChildrenKay Kendall Leukaemia FundNational Cancer Research Institute
Mots-clésClinical significanceInternal medicineGeneCopy-number variationMedicineLymphoblastic LeukemiaOncologyBiologyCancer researchImmunologyGeneticsLeukemiaGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deregulated expression of the type I cytokine receptor, CRLF2, is observed in 5-15% of precursor B-cell acute lymphoblastic leukaemia (B-ALL). We aimed to determine the clinical and genetic landscape of those with IGH-CRLF2 or P2RY8-CRLF2 (CRLF2-r) using multiple genomic approaches. Clinical and demographic features of CRLF2-r patients were characteristic of B-ALL. Patients with IGH-CRLF2 were older (14 y vs. 4 y, P < .001), while the incidence of CRLF2-r among Down syndrome patients was high (50/161, 31%). CRLF2-r co-occurred with primary chromosomal rearrangements but the majority (111/161, 69%) had B-other ALL. Copy number alteration (CNA) profiles were similar to B-other ALL, although CRLF2-r patients harbored higher frequencies of IKZF1 (60/138, 43% vs. 77/1351, 24%) and BTG1 deletions (20/138, 15% vs. 3/1351, 1%). There were significant differences in CNA profiles between IGH-CRLF2 and P2RY8-CRLF2 patients: IKZF1 (25/35, 71% vs. 36/108, 33%, P < .001), BTG1 (11/35, 31% vs. 10/108, 9%, P =.004), and ADD3 deletions (9/19, 47% vs. 5/38, 13%, P =.008). A novel gene fusion, USP9X-DDX3X, was discovered in 10/54 (19%) of patients. Pathway analysis of the mutational profile revealed novel involvement for focal adhesion. Although the functional relevance of many of these abnormalities are unknown, they likely activate additional pathways, which may represent 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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations63
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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