Breast Cancer Consensus Subtypes: A system for subtyping breast cancer tumors based on gene expression
Pourquoi ce travail est 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.
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is heterogeneous in prognoses and drug responses. To organize breast cancers by gene expression independent of statistical methodology, we identified the Breast Cancer Consensus Subtypes (BCCS) as the consensus groupings of six different subtyping methods. Our classification software identified seven BCCS subtypes in a study cohort of publicly available data (n = 5950) including METABRIC, TCGA-BRCA, and data assayed by Affymetrix arrays. All samples were fresh-frozen from primary tumors. The estrogen receptor-positive (ER+) BCCS subtypes were: PCS1 (18%) good prognosis, stromal infiltration; PCS2 (15%) poor prognosis, highly proliferative; PCS3 (13%) poor prognosis, highly proliferative, activated IFN-gamma signaling, cytotoxic lymphocyte infiltration, high tumor mutation burden; PCS4 (18%) good prognosis, hormone response genes highly expressed. The ER- BCCS subtypes were: NCS1 (11%) basal; NCS2 (10%) elevated androgen response; NCS3 (5%) cytotoxic lymphocyte infiltration; unclassified tumors (9%). HER2+ tumors were heterogeneous with respect to BCCS.
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.
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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)
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 découle