CANTRK
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian NTRK (CANTRK) study is an interlaboratory comparison ring study to optimize testing for neurotrophic receptor tyrosine kinase (NTRK) fusions in Canadian laboratories. Sixteen diagnostic laboratories used next-generation sequencing (NGS) for NTRK1, NTRK2, or NTRK3 fusions. Each laboratory received 12 formalin-fixed, paraffin-embedded tumor samples with unique NTRK fusions and two control non-NTRK fusion samples (one ALK and one ROS1). Laboratories used validated protocols for NGS fusion detection. Panels included Oncomine Comprehensive Assay v3, Oncomine Focus Assay, Oncomine Precision Assay, AmpliSeq for Illumina Focus, TruSight RNA Pan-Cancer Panel, FusionPlex Lung, and QIAseq Multimodal Lung. One sample was withdrawn from analysis because of sample quality issues. Of the remaining 13 samples, 6 of 11 NTRK fusions and both control fusions were detected by all laboratories. Two fusions, WNK2::NTRK2 and STRN3::NTRK2, were not detected by 10 laboratories using the Oncomine Comprehensive or Focus panels, due to absence of WNK2 and STRN3 in panel designs. Two fusions, TPM3::NTRK1 and LMNA::NTRK1, were challenging to detect on the AmpliSeq for Illumina Focus panel because of bioinformatics issues. One ETV6::NTRK3 fusion at low levels was not detected by two laboratories using the TruSight Pan-Cancer Panel. Panels detecting all fusions included FusionPlex Lung, Oncomine Precision, and QIAseq Multimodal Lung. The CANTRK study showed competency in detection of NTRK fusions by NGS across different panels in 16 Canadian laboratories and identified key test issues as targets for improvements.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,812 | 0,756 |
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 ».