Sarcoma classification by DNA methylation profiling
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.
Scores machine (provisoires)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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.
- Écart entre enseignants
- 0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
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
Résumé
Sarcomas are malignant soft tissue and bone tumours affecting adults, adolescents and children. They represent a morphologically heterogeneous class of tumours and some entities lack defining histopathological features. Therefore, the diagnosis of sarcomas is burdened with a high inter-observer variability and misclassification rate. Here, we demonstrate classification of soft tissue and bone tumours using a machine learning classifier algorithm based on array-generated DNA methylation data. This sarcoma classifier is trained using a dataset of 1077 methylation profiles from comprehensively pre-characterized cases comprising 62 tumour methylation classes constituting a broad range of soft tissue and bone sarcoma subtypes across the entire age spectrum. The performance is validated in a cohort of 428 sarcomatous tumours, of which 322 cases were classified by the sarcoma classifier. Our results demonstrate the potential of the DNA methylation-based sarcoma classification for research and future diagnostic applications.
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La notice
- Revue
- Nature Communications
- Thématique
- Sarcoma Diagnosis and Treatment
- Domaine
- Medicine
- Établissements canadiens
- —
- Organismes subventionnaires
- Medical Research CouncilBrain Tumour ResearchFriedberg Charitable FoundationNationales Centrum für Tumorerkrankungen HeidelbergUniversity College London Hospitals NHS Foundation TrustDeutsche KrebshilfeNational Cancer InstituteLundbeckfondenUniversity College LondonNational Institute for Health and Care Research
- Mots-clés
- SarcomaDNA methylationClassifier (UML)MethylationSoft tissue sarcomaSoft tissueBiologyPathologyComputational biologyMedicineArtificial intelligenceDNAComputer scienceGenetics
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui