Loss of genes in chromosome arms 5q and 16q in breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Losses of genetic material from chromosomes 5q and 16q commonly occur in sub-sets of breast cancer. Their significance from a pathophysiologic point of view is not well-defined. METHODS: This study uses publicly available genomic data from extensive breast cancer datasets to define the landscape of losses in chromosomal arms 5q and 16q in the two sub-types of breast cancer they most commonly occur, basal-like and luminal A cancers, respectively. RESULTS: It is shown that dozens of genes from these chromosomal arms are putatively hemi-deleted in few samples each. No individual gene from either 5q or 16q shows an incidence of deep deletion above 10% in the cohorts with basal-like and luminal A cancers or in the whole cohorts. A few tumor suppressor genes are deleted in a small number of samples, less than 5% in each cohort. Losses of 5q or 16q confer no survival advantage in either the basal-like or the luminal A cohorts from TCGA that harbor them. CONCLUSION: Results suggest that there are no individual genes in chromosomes 5q and 16q whose loss can be implicated in a dominant pathophysiologic sequence of events in breast cancer or its sub-sets.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».