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Enregistrement W2786718111 · doi:10.1016/j.ccell.2018.01.003

The Integrated Genomic Landscape of Thymic Epithelial Tumors

2018· article· en· W2786718111 sur OpenAlexaff
Milan Radovich, Curtis R. Pickering, Ina Felau, Gavin Ha, Hailei Zhang, Heejoon Jo, Katherine A. Hoadley, Pavana Anur, Jiexin Zhang, Reanne Bowlby, Thomas Matthew, Ludmila Danilova, Apurva M. Hegde, Jaegil Kim, Mark D.M. Leiserson, Geetika Sethi, Charles Lu, Michael Ryan, Xiaoping Su, Andrew D. Cherniack, Gordon Robertson, Rehan Akbani, Paul T. Spellman, John N. Weinstein, D. Neil Hayes, Benjamin J. Raphael, Tara M. Lichtenberg, Kristen Leraas, Jean C. Zenklusen, Junya Fujimoto, Cristovam Scapulatempo‐Neto, André L. Moreira, David Hwang, James Huang, Mirella Marino, Robert J. Korst, Giuseppe Giaccone, Yesim Gökmen‐Polar, Sunil Badve, Arun Rajan, Philipp Ströbel, Nicolas Girard, Ming‐Sound Tsao, Alexander Marx, Anne S. Tsao, Patrick J. Loehrer, Adrian Ally, Elizabeth L. Appelbaum, J. Todd Auman, Miruna Balasundaram, Saianand Balu, Madhusmita Behera, Rameen Beroukhim, Mario Berríos, Giovanni Blandino, Tom Bodenheimer, Jay Bowen, Denise Brooks, Flavio Mavignier Cárcano, Rebecca Carlsen, André Lopes Carvalho, Lara Chalabreysse, Lynda Chin, Juok Cho, Gina Choe, Eric Chuah, Sudha Chudamani, Carrie Cibulskis, Leslie Cope, Matthew G. Cordes, Daniel Crain, Erin Curley, Timothy Defreitas, John A. Demchok, Frank Detterbeck, Noreen Dhalla, Hendrik Dienemann, W. Jeff Edenfield, Francesco Facciolo, Martin L. Ferguson, Scott Frazer, Catrina C. Fronick, Lucinda A. Fulton, Robert S. Fulton, Stacey Gabriel, Johanna Gardner, Julie M. Gastier‐Foster, Nils Gehlenborg, Mark Gerken, Gad Getz, David I. Heiman, Shital Hobensack, Andrea Holbrook, Robert A. Holt, Alan P. Hoyle, Carolyn M. Hutter, Michael Ittmann, Corbin D. Jones, Steven J.M. Jones, Patrick K. Kimes, Phillip H. Lai, Peter W. Laird, Michael S. Lawrence, Pei Lin, Jia Liu, Laxmi Lolla, Yiling Lu, Yussanne Ma, Dennis T. Maglinte, David Mallery, Elaine R. Mardis, Marco A. Marra, Julie Martin, Michael Mayo, Michael Meister, Shaowu Meng, Matthew Meyerson, Piotr A. Mieczkowski, Christopher A. Miller, Gordon B. Mills, Richard A. Moore, Scott Morris, Lisle E. Mose, Thomas Muley, Andrew J. Mungall, Karen Mungall, Rashi Naresh, Yulia Newton, Michael S. Noble, Taofeek K. Owonikoko, Joel S. Parker, Joseph Paulaskis, Robert Penny, Charles M. Perou, Corinne Perrin, Todd Pihl, Amie Radenbaugh, Suresh S. Ramalingam, Nilsa C. Ramirez, Ralf J. Rieker, Jeffrey Roach, Sara Sadeghi, Gordon Saksena, Jacqueline E. Schein, Heather K. Schmidt, Steven E. Schumacher, Candace Shelton, Troy Shelton, Yan Shi, Juliann Shih, Gabriel Sica, Henrique C.S. Silveira, Janae V. Simons, Payal Sipahimalani, Tara Skelly, Heidi J. Sofia, Matthew G. Soloway, Joshua M. Stuart, Qiang Sun, Angela Tam, Donghui Tan, Roy Tarnuzzer, Nina Thiessen, David Van Den Berg, Mohammad A. Vasef, Umadevi Veluvolu, Doug Voet, Vonn Walter, Yunhu Wan, Arne Warth, Cleo‐Aron Weis, Daniel J. Weisenberger, Matthew D. Wilkerson, Lisa Wise, Tina Wong, Hsin-Ta Wu, Ye Wu, Liming Yang, Jiashan Zhang, Erik Zmuda

Notice bibliographique

RevueCancer Cell · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMyasthenia Gravis and Thymoma
Établissements canadiensUniversity Health NetworkPrincess Margaret Cancer CentreCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Cancer InstituteNational Human Genome Research InstituteNational Institutes of HealthBayer
Mots-clésThymomaHRASNeuroblastoma RAS viral oncogene homologMyasthenia gravisThymic carcinomaBiologyCancer researchImmunologyPathologyMedicineGeneMutationKRASGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thymic epithelial tumors (TETs) are one of the rarest adult malignancies. Among TETs, thymoma is the most predominant, characterized by a unique association with autoimmune diseases, followed by thymic carcinoma, which is less common but more clinically aggressive. Using multi-platform omics analyses on 117 TETs, we define four subtypes of these tumors defined by genomic hallmarks and an association with survival and World Health Organization histological subtype. We further demonstrate a marked prevalence of a thymoma-specific mutated oncogene, GTF2I, and explore its biological effects on multi-platform analysis. We further observe enrichment of mutations in HRAS, NRAS, and TP53. Last, we identify a molecular link between thymoma and the autoimmune disease myasthenia gravis, characterized by tumoral overexpression of muscle autoantigens, and increased aneuploidy.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations383
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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