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Enregistrement W2810833783 · doi:10.1097/pas.0000000000001110

Frequent GNAQ and GNA14 Mutations in Hepatic Small Vessel Neoplasm

2018· article· en· W2810833783 sur OpenAlexaff
Nancy M. Joseph, Elizabeth M. Brunt, Celia Marginean, ILKe Nalbantoglu, Dale C. Snover, Swan N. Thung, Matthew M. Yeh, Sarah E. Umetsu, Linda D. Ferrell, Ryan M. Gill

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Surgical Pathology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVascular Malformations and Hemangiomas
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGNAQPathologyGermline mutationHemangiomaBiologyMedicineCancer researchMutationGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hepatic small vessel neoplasm (HSVN) is a recently described infiltrative vascular neoplasm of the liver, composed of small vessels. Although the infiltrative nature can mimic angiosarcoma, HSVN are thought to be benign or low-grade neoplasms because they lack cytologic atypia and increased proliferation. To characterize the molecular pathogenesis of HSVN, we performed both targeted panel sequencing and exome sequencing on 18 benign or low-grade vascular neoplasms in the liver including 8 HSVN, 6 classic cavernous hemangioma (CH), and 4 variant lesions (VL) with overlapping features between HSVN and CH. All 18 lesions had simple genomes without copy number alterations. In total, 75% (6/8) of HSVN demonstrated known activating hotspot mutations in GNAQ (2/8, p.Q209H) or GNA14 (4/8, p.Q205L), and the remaining 2 had the same missense mutation in GNAQ, p.G48L, which has not been previously described. 25% (1/4) of VL had a hotspot GNAQ p.Q209H mutation and another VL had a GNAQ p.G48L mutation. Known pathogenic mutations were not identified in any of the 6 CH. These data suggest that HSVN share a similar molecular biology to several other vascular lesions (congenital hemangioma, tufted angioma, anastomosing hemangioma, lobular capillary hemangioma, and kaposiform hemangioendothelioma) recently reported to have GNAQ, GNA11, or GNA14 mutations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,448
Score d'incertitude au seuil0,260

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,258 · 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 tête enseignante, 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

Citations76
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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