Neurotrophic receptor tyrosine kinase family members in secretory and non-secretory breast carcinomas
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUNDBreast cancer is the most common female cancer and a major cause of morbidity and mortality.Progress in breast cancer therapeutics has been attained with the introduction of targeted therapies for specific sub-sets.However, other subsets lack targeted interventions and thus there is persisting need for identification and characterization of molecular targets in order to advance breast cancer therapeutics. AIMTo analyze the role of lesions in neurotrophic receptor tyrosine kinase (NTRK) genes in breast cancers. METHODSAnalysis of publicly available genomic breast cancer datasets was performed for identification and characterization of cases with fusions and other molecular abnormalities involving NTRK1, NTRK2 and NTRK3 genes. RESULTSNTRK fusions are present in a small number of breast cancers at the extensive GENIE project data set which contains more than 10000 breast cancers.These cases are not identified as secretory in the database, suggesting that the histologic characterization is not always evident.In the breast cancer The Cancer Genome Atlas (TCGA) cohort the more common molecular lesion in NTRK genes is amplification of NTRK1 observed in 7.9% of breast cancers. CONCLUSIONNeurotrophin receptors molecular lesions other than fusions are observed more often than fusions.However, currently available NTRK inhibitors are effective Stravodimou A et al.NTRK in breast cancer WJCO https://www.wjgnet.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».