Whole genome sequencing analysis of high confidence variants of B-cell lymphoma in Canis familiaris
Notice bibliographique
Résumé
Lymphoma (lymphosarcoma) is the second most frequent cancer in dogs and is clinically comparable to human non-Hodgkin lymphoma. Factors affecting canine lymphoma progression are unknown and complex, but there is evidence that genetic mutations play an important role. We employed Next Gen DNA sequencing of six dogs with multicentric B-cell lymphoma undergoing CHOP chemotherapy to identify genetic variations potentially impacting response. Paired samples from non-neoplastic tissue (blood mononuclear cells) and lymphoma were collected at the time of diagnosis. Cases with progression free survival above the median of 231 days were grouped as 'good' responders and cases below the median were categorized as 'poor' responders. The average number of variants found was 17,138 per case. The variants were filtered to examine those with predicted moderate or high impacts. Many of the genes with variants had human orthologs with links to cancer, but the majority of variants were not previously reported in canine or human lymphoma. Seven genes had variants found in the cancers of at least two 'poor' responders but in no 'good' responders: ATRNL1, BAIAP2L2, ZNF384, ST6GALNAC5, ENSCAFG00000030179 (human ortholog: riboflavin kinase RFK), ENSCAFG00000029320, and ENSCAFG00000007370 (human ortholog: immunoglobin IGKV4-1). Two genes had variants found in the cancers of at least two 'good' responders but in no 'poor' responders: COX18 and ENSCAFG00000030512. ENSCAFG00000030512 has no reported orthologue in any other species. The role of these mutations in the progression of canine lymphoma requires further functional analyses and larger scale study.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».