Epigenetic markers-based breastcancer early detection methoddevelopment
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
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.
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 ».