Outlier expression of isoforms by targeted RNA sequencing as clinical markers of genomic variants in B lymphoblastic leukemia and other tumor types
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recognition of aberrant gene isoforms indicative of underlying DNA events can impact molecular classification and risk stratification of B lymphoblastic leukemia (B-ALL). Aberrant ERG isoforms have been proposed as markers of the favorable-risk DUX4 -rearranged ( DUX4 r) subtype while deletion-mediated IKZF1 isoforms are associated with adverse prognosis in non- DUX4 r B-ALL. The high-risk IKZF1 plus signature depends on gene deletions including PAX5 while intragenic PAX5 amplifications (PAX5amp) are recurrent in the provisional B-ALL with PAX5 -alteration subtype. In this study, we screened for outlier expression of isoforms within targeted RNA sequencing assays designed for fusions. Outlier analysis of known and novel IKZF1 , ERG , and PAX5 isoforms was 97.0% (32/33), 90% (9/10), and 100% (6/6) sensitive and 97.8% (226/231), 100% (35/35), and 88.5% (23/26) specific for IKZF1 intragenic or 3’ deletions, DUX4 r, and PAX5 intragenic deletions respectively, where false positives were favored to represent low-level deletions below the limit of DNA-based detection. Outlier analysis also identified putative PAX5amp cases and revealed partial tandem duplication (PTD) spanning IKZF1 N159Y in the B-ALL with mutated N159Y subtype. To demonstrate utility in other tumor types, outlier analysis was 100% (9/9) sensitive and 100% (255/255) specific for KMT2A -PTD in hematologic samples and 100% (7/7) sensitive and 100% (79/79) specific for FGFR1 tyrosine kinase domain duplication in brain tumors. These findings support the use of aberrant isoform analysis in targeted RNA sequencing data as a robust strategy for the detection of clinically significant DNA events.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».