RNA-Seq analysis of gene expression in 25 cases of canine lymphoma undergoing CHOP chemotherapy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Canine lymphoma, the most common hematological cancer in dogs, shares many molecular and clinical characteristics with human Non-Hodgkin lymphoma (NHL). The standard treatment for canine lymphoma is "CHOP" multiagent chemotherapy protocol consisting of Cyclophosphamide, Doxorubicin (Hydroxydaunorubicin), Vincristine (Oncovin™), and Prednisone. Approximately 70-85% of patients treated with CHOP achieve clinical remission. However, duration of remission varies and the majority of dogs eventually relapse. To identify possible biomarkers for patients failing to achieve remission, we performed RNA-Seq analysis on 25 cases of canine lymphoma obtained prior the start of their CHOP therapy regime and assessed gene expression associated with patient progression free survival (PFS). DATA DESCRIPTION: The data consists of (1) raw RNA-Seq reads in 75 bp fastq format from fine needle aspirate samples of enlarged lymph nodes from canine patients with naturally occurring lymphoma; (2) Fragments Per Kilobase Million (FPKM) values for each sample; (3) raw transcript counts for each sample; (4) anonymized patient details including PFS; (5) heat map of gene expression and (6) Cox proportional hazard analysis showing significantly expressed genes. These data may be useful for comparative analysis of gene expression in human NHL and analysis of gene expression associated with disease outcome in canine lymphoma.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| 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 tête enseignante, 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 ».