Brain morphological analysis in <scp><i>PTEN</i></scp> hamartoma tumor syndrome
Notice bibliographique
Résumé
PTEN hamartoma tumor syndrome (PHTS) is a spectrum of hereditary cancer syndromes caused by germline mutations in PTEN. PHTS is of high interest, because of its high rate of neurological comorbidities including macrocephaly, autism spectrum disorder, and intellectual dysfunction. Since detailed brain morphology and connectivity of PHTS remain unclear, we quantitatively evaluated brain magnetic resonance imaging (MRI) in PHTS. Sixteen structural T1-weighted and 9 diffusion-weighted MR images from 12 PHTS patients and neurotypical controls were used for structural and high-angular resolution diffusion MRI (HARDI) tractography analyses. Mega-corpus callosum was observed in 75%, polymicrogyria in 33%, periventricular white matter lesions in 83%, and heterotopia in 17% of the PHTS participants. While gyrification index and hemispheric cortical thickness showed no significant differences between the two groups, significantly increased global and regional brain volumes, and regionally thicker cortices in PHTS participants were observed. HARDI tractography showed increased volume and length of callosal pathways, increased volume of the arcuate fasciculi (AF), and increased length of the bilateral inferior longitudinal fasciculi (ILF), bilateral inferior fronto-occipital fasciculi (IFOF), and bilateral uncinate fasciculus. A decrease in fractional anisotropy and an increased in apparent diffusion coefficient values of the AF, left ILF, and left IFOF in PHTS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».