Prognostic value of epigenetic markers for canine mast cell cancer
Notice bibliographique
Résumé
Canine Mast cell tumors (MCTs) constitute approximately 21% of all canine skin tumors. Despite the use of comprehensive grading systems, biological aggressiveness is sometimes difficult to predict, therefore there is a need for better prognostic markers. Progression in various cancers involves DNA hypermethylation, hypomethylation and epigenetic enzyme dysregulation. Therefore, global levels of 5-methylcytosine, 5-hydroxymethylcytosine and associated enzymes DNMT1, and IDH1 expression may predict MCT aggressiveness. A tissue microarray (TMA) with cores from 244 different tumor samples from 189 dogs was immunolabelled and used to quantify the global DNA methylation and hydroxymethylation levels as well as the levels of the enzymes involved in DNA methylation and their relationship with canine MCT outcome. From the immunolabelled TMA, H-scores were generated using QuPath (v0.1.2) and analyzed with associated patient data. High 5MC and DNMT1, and low IDH1 levels were associated with poorer outcome when looking at all canine MCT cases. High 5MC levels showed significance for shorter disease-free interval (DFI) in subcutaneous cases and high 5MC levels showed poorer DFI and overall survival (OS) in cases with Kiupel's grading system high grade. Cases with grade II in Patnaik's grading system showed better DFI with low levels of DNMT1 and better OS with low levels of 5MC and 5HMC. High levels of DNMT1 staining were also associated with shorter DFI for dermal MCTs. For cases that received adjuvant therapy in addition to surgery, all parameters except IDH1 were significantly associated with OS. Therefore, there is potential for DNA methylation status and levels of enzymes associated with DNA methylation pathways to better predict outcome in canine MCT, and to possibly influence treatment decisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».