KRAS Oncogene Mutations in Colorectal Cancer Patients in a Nepalese Tertiary Care Hospital
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Colorectal cancer is one of the most common cancers in the world and ranks among top ten cancer in Nepal. Limited data have been reported in the literature regarding the prevalence of Kristen Rat Sarcoma viral oncogene mutation in Nepalese patients with colorectal cancer. In a low income country such as Nepal where majority of cancer patient pay for treatment out-of-pocket, it is important to ascertain Kristen Rat Sarcoma viral oncogene mutation status before starting treatment with these agents. METHODS: We analysed 22 colorectal cancer specimens diagnosed histopathologically. Real Time Polymerase Chain Reaction was performed on extracted DNA using RoterGene from Qiagen. US Food and Drug Administration approved kit was used for detection of Kristen Rat Sarcoma viral oncogene mutation i.e. TheraScreen: K-RAS Mutation Kit: The K-RAS Kit detects seven Kristen Rat Sarcoma viral oncogene mutations in codons 12 and 13 of the Kristen Rat Sarcoma viral oncogene. RESULTS: Kristen Rat Sarcoma viral oncogene mutation was observed in 13 (59%) of the samples studied. All samples had point mutation on codons 12 while 5 samples (38%) also had a point mutation on codons 13. No association was found between the presence of Kristen Rat Sarcoma viral oncogene mutation and gender or age or sidedness of the cancer. CONCLUSIONS: Kristen Rat Sarcoma viral oncogene was commonly present in colorectal cancer specimens. Further efforts towards establishment of diagnostic test, generation of new database, development and scale up of laboratory services are needed throughout the nation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».