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Enregistrement W3096924944 · doi:10.1101/2020.10.25.20217133

Circulating tumor DNA is readily detectable among Ghanaian breast cancer patients supporting non-invasive cancer genomic studies in Africa

2020· preprint· en· W3096924944 sur OpenAlexaff
Samuel Terkper Ahuno, Anna-Lisa Doebley, Thomas U. Ahearn, Joel Yarney, Nicholas Titiloye, Nancy Hamel, Ernest Adjei, Joe-Nat Clegg Lamptey, Lawrence Edusei, Baffour Awuah, Xiaoyu Song, Verne Vanderpuye, Mustapha Abubakar, Máire A. Duggan, Daniel G. Stover, Kofi Nyarko, John M. S. Bartlet, Francis Aitpillah, Daniel Ansong, Kevin Gardner, Felix Andy Boateng, A. Bowcock, Carlos Caldas, William D. Foulkes, Seth Wiafe, Beatrice Wiafe‐Addai, Montserrat García‐Closas, Alexander Kwarteng, Gavin Ha, Jonine D. Figueroa, Paz Polak

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General HospitalOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of CalgaryMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilUniversity of WashingtonUK Research and InnovationWellcome TrustIcahn School of Medicine at Mount SinaiNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthCancer Research UKU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésBreast cancerCancerCirculating tumor DNAOncologyInternal medicineMedicinegenomic DNADNADNA sequencingLiquid biopsyPathologyCancer researchBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Circulating tumor DNA (ctDNA) sequencing studies could provide novel insights into the molecular pathology of cancer in sub-Saharan Africa. ctDNA was readily detected in 15 blood samples collected in Ghana at the time of suspected breast cancer. Genomic alterations previously associated with unfavorable prognostic outcomes were observed in the majority of patients. This supports the use of liquid biopsies for diagnosis, surveillance and clinical management of breast cancer in Ghana.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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