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Enregistrement W3045943244 · doi:10.1073/pnas.2007474117

An ErbB2 splice variant lacking exon 16 drives lung carcinoma

2020· article· en· W3045943244 sur OpenAlexafffund
Harvey W. Smith, Lei Yang, Ling Chen, Arlan Walsh, Victor D. Martínez, Jonathan Boucher, Dongmei Zuo, Ethan S. Sokol, Dean C. Pavlick, Garrett M. Frampton, Juliann Chmielecki, Laura Jones, Philippe P. Roux, William W. Lockwood, William J. Muller

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensBC Cancer AgencyInstitute for Research in Immunology and CancerMcGill UniversityUniversité de MontréalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesInstitute of Cancer ResearchCanada Research ChairsGovernment of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchCancer Research Society
Mots-clésspliceExonLungCarcinomaAlternative splicingBiologyGeneticsMedicineInternal medicineGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significance Lung cancers are frequently driven by well-characterized mutations in proto-oncogenes, including ERBB2 . Evidence from other cancers demonstrates that ERBB2 is also activated by alternative splicing that causes skipping of exon 16. Here, we find evidence for increased ERBB2 alternative splicing in a subset of lung cancers and a range of other solid tumors, including deletions and previously undescribed mutations promoting exon 16 skipping. We show that the ERBB2 isoform lacking exon 16 transforms lung epithelial cells in vitro and in vivo, arguing that alternative splicing of ERBB2 is a mechanism promoting lung carcinogenesis. These findings extend our knowledge of lung cancer biology and may lead to improved patient stratification to facilitate future use of ERBB2-targeted therapies.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations19
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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