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Enregistrement W2766125827 · doi:10.1136/jclinpath-2017-204761

T cell clonality assessment: past, present and future

2017· review· en· W2766125827 sur OpenAlexafffund
Etienne Mahé, Trevor J. Pugh, Suzanne Kamel‐Reid

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Pathology · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchPfizer CanadaTerry Fox Research InstituteTerry Fox FoundationCanada Foundation for InnovationOntario Institute for Cancer ResearchPfizerPrincess Margaret Cancer FoundationUniversity of CalgaryMultiple Myeloma Research Foundation
Mots-clésComputational biologyBiologyBioinformaticsCellT cellFunction (biology)ImmunologyGeneticsImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

T cell clonality testing has important clinical and research value, providing a specific and reproducible assessment of clonal diversity in T cell proliferations. Here we review the conceptual foundations of T cell clonality assays, including T cell ontogeny and T cell receptor structure and function; we also provide an introduction to T cell receptor genomics and the concept of the T cell clonotype. This is followed by a review of historical and current methods by which T cell clonality may be assayed, including current assay limitations. Some of these assay limitations have been overcome by employing next-generation sequencing (NGS)-based technologies that are becoming a mainstay of modern molecular pathology. In this vein, we provide an introduction to NGS technologies, including a review of the preanalytical, analytical and postanalytical technologies relevant to T cell clonality NGS assays.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,339
Tête enseignante GPT0,597
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations89
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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