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Enregistrement W4247780127 · doi:10.52532/2521-6414-2020-4-58-29-35

Epigenetic markers-based breastcancer early detection methoddevelopment

2020· article· en· W4247780127 sur OpenAlexaff
T. Goncharova, Dilyara Kaidarova, N. Omarbayeva, Anel Askandirova, Madina Orazgalieva, Dauren Adilbay, David Cheishvili, Farida Vaisheva, Moshe Szyf

Notice bibliographique

RevueOncologia i radiologia Kazakhstana · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerDNA methylationEpigeneticsCancerCpG siteMethylationOncologyCarcinogenesisInternal medicineMedicinePopulationBiologyCancer researchGeneticsGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Relevance: According to the International Agency for Research on Cancer (IARС), breast cancer ranks 1st-2nd among other cancers globally [1], including Kazakhstan [2]. In Kazakhstan, the annual growth in breast cancer incidence exceeds 26.6%. In 2018- 2019, breast cancer was the 3rd most common cause of cancer death in Kazakhstan, accounting for 8.7-8.1 per cent, respectively. Early detection of breast cancer remains an acute issue. In particular, early detection should be improved. Epigenetic studies of cancer patients confirm that epigenetic biomarkers could be used as early cancer diagnostic markers, including breast cancer. The purpose was to find specific diagnostic markers by methylation profiling of peripheral blood mononuclear fraction DNA in breast cancer patients. Results: Plasma samples of the Kazakhstani population with breast cancer possessed mononuclear fraction methylation markers in CpG islets associated with JAM3, C17orf64, MSC, and C7orf51 genes and the CpG islet associated with the intragenic region of the 5, chr5: 77,208,034-77,329,434 chromosome, which were missing in healthy individuals. These biomarkers allow differentiating breast cancer from other cancers with a specificity of 0.91 and a sensitivity of 0.94 compared to methylation data from open DNA methylation databases (for Illumina 450K): TCGA, GSE40279, GSE61496, GSE76269 и GSE66836. Conclusion: Early breast cancer detection method using peripheral blood mononuclear fraction DNA methylation profile, namely in CpG islets associated with JAM3, C17orf64, MSC, and C7orf51 genes and the CpG islet associated with the intragenic region of the 5, chr5: 77,208,034-77,329,434 chromosome is enough specific and sensitive to use it in breast cancer screening

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,005

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,241 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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