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Enregistrement W4200538316 · doi:10.1182/bloodadvances.2021005634

Whole-transcriptome analysis in acute lymphoblastic leukemia: a report from the DFCI ALL Consortium Protocol 16-001

2021· article· en· W4200538316 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBlood Advances · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Lymphoblastic Leukemia research
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyTranscriptomeGeneFusion geneCancer researchGeneticsGene expression profilingETV6Molecular biologyBioinformaticsGene expressionOncologyChromosomal translocationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The molecular hallmark of childhood acute lymphoblastic leukemia (ALL) is characterized by recurrent, prognostic genetic alterations, many of which are cryptic by conventional cytogenetics. RNA sequencing (RNA-seq) is a powerful next-generation sequencing technology that can simultaneously identify cryptic gene rearrangements, sequence mutations and gene expression profiles in a single assay. We examined the feasibility and utility of incorporating RNA-seq into a prospective multicenter phase 3 clinical trial for children with newly diagnosed ALL. The Dana-Farber Cancer Institute ALL Consortium Protocol 16-001 enrolled 173 patients with ALL who consented to optional studies and had samples available for RNA-seq. RNA-seq identified at least 1 alteration in 157 patients (91%). Fusion detection was 100% concordant with results obtained from conventional cytogenetic analyses. An additional 56 gene fusions were identified by RNA-seq, many of which confer prognostic or therapeutic significance. Gene expression profiling enabled further molecular classification into the following B-cell ALL (B-ALL) subgroups: high hyperdiploid (n = 36), ETV6-RUNX1/-like (n = 31), TCF3-PBX1 (n = 7), KMT2A-rearranged (KMT2A-R; n = 5), intrachromosomal amplification of chromosome 21 (iAMP21) (n = 1), hypodiploid (n = 1), Philadelphia chromosome (Ph)-positive/Ph-like (n = 16), DUX4-R (n = 11), PAX5 alterations (PAX5 alt; n = 11), PAX5 P80R (n = 1), ZNF384-R (n = 4), NUTM1-R (n = 1), MEF2D-R (n = 1), and others (n = 10). RNA-seq identified 141 nonsynonymous mutations in 93 patients (54%); the most frequent were RAS-MAPK pathway mutations. Among 79 patients with both low-density array and RNA-seq data for the Philadelphia chromosome-like gene signature prediction, results were concordant in 74 patients (94%). In conclusion, RNA-seq identified several clinically relevant genetic alterations not detected by conventional methods, which supports the integration of this technology into front-line pediatric ALL trials. This trial was registered at www.clinicaltrials.gov as #NCT03020030.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,626
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,300 · 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