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Comprehensive Molecular Characterization of Pheochromocytoma and Paraganglioma
Lauren Fishbein, Ignaty Leshchiner, Vonn Walter, Ludmila Danilova, A. Gordon Robertson, Amy R. Johnson, Tara M. Lichtenberg, Bradley A. Murray, Hans K. Ghayee, Tobias Else, Shiyun Ling, Aguirre A. de Cubas, Brandon M. Wenz, Esther Korpershoek, Antonio L. Amelio, Liza Makowski, W. Kimryn Rathmell, Anne‐Paule Gimenez‐Roqueplo, Thomas J. Giordano, L. Sylvia, Arthur S. Tischler, Karel Pacák, Katherine L. Nathanson, Matthew D. Wilkerson, Rehan Akbani, Adrian Ally, Laurence Amar, Harindra Arachchi, Richard J. Auchus, J. Todd Auman, Robert Baertsch, Miruna Balasundaram, Saianand Balu, Detlef K. Bartsch, Éric Baudin, Thomas Bauer, Allison Beaver, Christopher C. Benz, Rameen Beroukhim, Felix Beuschlein, Tom Bodenheimer, Lori Boice, Jay Bowen, Reanne Bowlby, Denise Brooks, Rebecca Carlsen, Suzie Carter, Clarissa A. Cassol, Andrew D. Cherniack, Lynda Chin, Juok Cho, Eric Chuah, Sudha Chudamani, Leslie Cope, Daniel Crain, Erin Curley, Ronald R. de Krijger, John A. Demchok, Timo Deutschbein, Noreen Dhalla, David Dimmock, Winand N.M. Dinjens, Charis Eng, Jennifer Eschbacher, Martin Faßnacht, Ina Felau, Michael D. Feldman, Martin L. Ferguson, Ian T. Fiddes, Scott Frazer, Stacey Gabriel, Johanna Gardner, Julie M. Gastier‐Foster, Nils Gehlenborg, Mark Gerken, Gad Getz, Jennifer L. Geurts, Mary J. Goldman, Kiley Graim, Manaswi Gupta, David Haan, Stefanie Hahner, Constanze Hantel, David Haussler, D. Neil Hayes, David I. Heiman, Katherine A. Hoadley, Robert A. Holt, Alan P. Hoyle, Mei Huang, Bryan Hunt, Carolyn M. Hutter, Steven J.M. Jones, Corbin D. Jones, Electron Kebebew, Patrick K. Kimes, Theo Knijnenburg, Eric S. Lander, Michael S. Lawrence, Ronald M. Lechan, Darlene Lee, Kristen Leraas, Antônio Marcondes Lerário, Pei Lin, Jia Liu, Virginia A. LiVolsi, Laxmi Lolla, Yair Lotan, Yiling Lu, Yussanne Ma, Nicole Maison, David Mallery, Massimo Mannelli, Jessica Marquard, Marco A. Marra, Thomas Matthew, Michael Mayo, Tchao Méatchi, Shaowu Meng, Maria J. Merino, Özgür Mete, Matthew Meyerson, Piotr A. Mieczkowski, Gordon B. Mills, Richard A. Moore, Olena Morozova, Scott Morris, Lisle E. Mose, Andrew J. Mungall, Rashi Naresh, Yulia Newton, Sam Ng, Ying Ni, Michael S. Noble, Fiemu E. Nwariaku, Joel S. Parker, Evan D. Paul, Robert Penny, Charles M. Perou, Amy H. Perou, Todd Pihl, James F. Powers, Jennifer Rabaglia, Amie Radenbaugh, Nilsa C. Ramirez, Arjun A. Rao, Anna Riester, Jeffrey Roach, Sara Sadeghi, Gordon Saksena, Sofie R. Salama, Charles Saller, George Sandusky, Silviu Sbiera, Jacqueline E. Schein, Steven E. Schumacher, Candace Shelton, Troy Shelton, Margi Sheth, Yan Shi, Juliann Shih, Ilya Shmulevich, Janae V. Simons, Payal Sipahimalani, Tara Skelly, Heidi J. Sofia, Artem Sokolov, Matthew G. Soloway, Carrie Sougnez, Joshua M. Stuart, Charlie Sun, Teresa Swatloski, Angela Tam, Donghui Tan, Roy Tarnuzzer, Katherine Tarvin, Nina Thiessen, Leigh B. Thorne, Henri Timmers, Kane Tse, Anouk van Berkel, Umadevi Veluvolu, Aleš Vícha, Doug Voet, Jens Waldmann, Yunhu Wan, Tracy Wang, Joellen Weaver, John N. Weinstein, Dirk Weismann, Lisa Wise, Tina Wong, Christopher X. Wong, Ye Wu, Liming Yang, Tomáš Zelinka, Jean C. Zenklusen, Jiashan Zhang, Wei Zhang, Jingchun Zhu, Franck Zinzindohoué, Erik Zmuda
Notice bibliographique
RevueCancer Cell · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdrenal and Paraganglionic Tumors
Établissements canadiensUniversity Health NetworkCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of TorontoBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Human Genome Research InstituteNational Institutes of HealthBayer
Mots-clésHRASParagangliomaPheochromocytomaBiologyGeneFusion geneGermlineCancer researchWnt signaling pathwayGermline mutationProto-Oncogene Proteins c-retMutationGeneticsEndocrinologyReceptorMedicinePathologyKRAS
Résumé
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.
Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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.
Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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 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
Citations783
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentnon