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Enregistrement W3031975191 · doi:10.1007/s00401-020-02167-1

An optimized workflow to improve reliability of detection of KIAA1549:BRAF fusions from RNA sequencing data

2020· article· en· W3031975191 sur OpenAlexafffund
Alexander C. Sommerkamp, Sebastian Uhrig, Damian Stichel, Pascal St-Onge, Pengbo Sun, Natalie Jäger, Andreas von Deimling, Felix Sahm, Stefan M. Pfister, Andrey Korshunov, Daniel Sinnett, Nada Jabado, Annika K. Wefers, David Jones

Notice bibliographique

RevueActa Neuropathologica · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMelanoma and MAPK Pathways
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesDeutsches KrebsforschungszentrumFondation Charles-BruneauNationales Centrum für Tumorerkrankungen HeidelbergBrain Tumour CharityPediatric Brain Tumor Foundation
Mots-clésWorkflowReliability (semiconductor)Computational biologyRNAComputer scienceBiologyMedicineBioinformaticsPathologyGeneticsGeneDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Progressive supranuclear palsy (PSP) is a 4R-tauopathy predominated by subcortical pathology in neurons, astrocytes, and oligodendroglia associated with various clinical phenotypes. In the present international study, we addressed the question of whether or not sequential distribution patterns can be recognized for PSP pathology. We evaluated heat maps and distribution patterns of neuronal, astroglial, and oligodendroglial tau pathologies and their combinations in different clinical subtypes of PSP in postmortem brains. We used conditional probability and logistic regression to model the sequential distribution of tau pathologies across different brain regions. Tau pathology uniformly predominates in the neurons of the pallido-nigro-luysian axis in different clinical subtypes. However, clinical subtypes are distinguished not only by total tau load but rather cell-type (neuronal versus glial) specific vulnerability patterns of brain regions suggesting distinct dynamics or circuit-specific segregation of propagation of tau pathologies. For Richardson syndrome (n = 81) we recognize six sequential steps of involvement of brain regions by the combination of cellular tau pathologies. This is translated to six stages for the practical neuropathological diagnosis by the evaluation of the subthalamic nucleus, globus pallidus, striatum, cerebellum with dentate nucleus, and frontal and occipital cortices. This system can be applied to further clinical subtypes by emphasizing whether they show caudal (cerebellum/dentate nucleus) or rostral (cortical) predominant, or both types of pattern. Defining cell-specific stages of tau pathology helps to identify preclinical or early-stage cases for the better understanding of early pathogenic events, has implications for understanding the clinical subtype-specific dynamics of disease-propagation, and informs tau-neuroimaging on distribution patterns.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,537

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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