Systematic Assessment of Tumor Purity and Its Clinical Implications
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The tumor microenvironment is complex, comprising heterogeneous cellular populations. As molecular profiles are frequently generated using bulk tissue sections, they represent an admixture of multiple cell types (including immune, stromal, and cancer cells) interacting with each other. Therefore, these molecular profiles are confounded by signals emanating from many cell types. Accurate assessment of residual cancer cell fraction is crucial for parameterization and interpretation of genomic analyses, as well as for accurately interpreting the clinical properties of the tumor. MATERIALS AND METHODS: To benchmark cancer cell fraction estimation methods, 10 estimators were applied to a clinical cohort of 333 patients with prostate cancer. These methods include gold-standard multiobserver pathology estimates, as well as estimates inferred from genome, epigenome, and transcriptome data. In addition, two methods based on genomic and transcriptomic profiles were used to quantify tumor purity in 4,497 tumors across 12 cancer types. Bulk mRNA and microRNA profiles were subject to in silico deconvolution to estimate cancer cell-specific mRNA and microRNA profiles. RESULTS: We present a systematic comparison of 10 tumor purity estimation methods on a cohort of 333 prostate tumors. We quantify variation among purity estimation methods and demonstrate how this influences interpretation of clinico-genomic analyses. Our data show poor concordance between pathologic and molecular purity estimates, necessitating caution when interpreting molecular results. Limited concordance between DNA- and mRNA-derived purity estimates remained a general pan-cancer phenomenon when tested in an additional 4,497 tumors spanning 12 cancer types. CONCLUSION: The choice of tumor purity estimation method may have a profound impact on the interpretation of genomic assays. Taken together, these data highlight the need for improved assessment of tumor purity and quantitation of its influences on the molecular hallmarks of cancers.
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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 | 0,001 |
| 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)
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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