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Enregistrement W2883911738

Mutations in Known and Novel cancer Susceptibility Genes in Young Patients with Pancreatic Cancer.

2018· article· en· W2883911738 sur OpenAlexaff
Sarah Mirzaie, Ashraf Mohamadkhani, Sahar Masoudi, Erin Sellars, Paolo Boffetta, Reza Malekzadeh, Mohammad R. Akbari, Akram Pourshams

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensPublic Health OntarioWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPancreatic cancerCancerMedicineMutationOncologyInternal medicineGeneBioinformaticsCancer researchGeneticsBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Pancreatic cancer is the fourth most common cause of mortality due to cancer, globally. It has a poor prognosis and is usually diagnosed at later stages when tumor resection is not possible. Heritability for pancreatic cancer is relatively high and clinically significant. METHODS: A group of 24 pancreatic cancer patients with young age at onset, from a referral hospital in Tehran University of Medical Sciences were screened for mutations in 710 cancer relevant genes using next generation sequencing technology. RESULTS: Two patients had pathogenic mutations in known pancreatic cancer susceptibility genes, BRCA1/2. Two other patients also had potentially pathogenic mutations in 2 novel candidate genes including PARP4 and EXO1. CONCLUSION: BRCA1/2 genes are the most commonly mutated pancreatic cancer susceptibility genes that should be considered in all pancreatic cancer cases with young age at onset or a family history of cancer. PARP4 and EXO1 also are potential candidate genes for susceptibility to pancreatic cancer. Identifying the hereditary cases of pancreatic cancer will help to offer more targeted treatments to the patients and also to prevent cancer in family members who might be a mutation carrier.

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 seuil0,007

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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