Sarcoma Subgrouping by Detection of Fusion Transcripts Using NanoString nCounter Technology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: NanoString technology is an innovative barcode-based system that requires less tissue than traditional techniques and can test for multiple fusion transcripts in a single reaction. The objective of this study was to determine the utility of NanoString technology in the detection of sarcoma-specific fusion transcripts in pediatric sarcomas. DESIGN: Probe pairs for the most common pediatric sarcoma fusion transcripts were designed for the assay. The NanoString assay was used to test 22 specific fusion transcripts in 45 sarcoma samples that had exhibited one of these fusion genes previously by reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR). A mixture of frozen (n = 18), formalin-fixed, paraffin-embedded (FFPE) tissue (n = 23), and rapid extract template (n = 4) were used for testing. RESULTS: Each of the 22 transcripts tested was detected in at least one of the 45 tumor samples. The results of the NanoString assay were 100% concordant with the previous RT-PCR results for the tumor samples, and the technique was successful using both FFPE and rapid extract method. CONCLUSION: Multiplexed interrogation for sarcoma-specific fusion transcripts using NanoString technology is a reliable approach for molecular diagnosis of pediatric sarcomas and works well with FFPE tissues. Future work will involve validating additional sarcoma fusion transcripts as well as determining the optimal workflow for diagnostic purposes.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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.
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 découle