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Enregistrement W4361943622 · doi:10.1158/1078-0432.c.6518766

Data from Gene Expression Profiling in Cervical Cancer: An Exploration of Intratumor Heterogeneity

2023· preprint· en· W4361943622 sur OpenAlexafffund
Barbara Bachtiary, Paul C. Boutros, Melania Pintilie, Willa Shi, Carlo Bastianutto, Jianhua Li, Joerg Schwock, Wendy Zhang, Linda Z. Penn, Igor Jurišica, Anthony Fyles, Fei‐Fei Liu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEndometrial and Cervical Cancer Treatments
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Toronto
Mots-clésMolecular biologyGene expressionGeneChemistryBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose: To explore intratumor heterogeneity in gene expression profiles from patients with cervical cancer. Experimental Design: A total of 33 biopsies were obtained from 11 patients, sampling between two and five different areas for each tumor. The extracted RNA was hybridized onto the Affymetrix U133 Plus 2.0 oligonucleotide chip. The variance of expression within a patient (W), between patients (B) and the total variance (T = W + B) were calculated for each ProbeSet, and the ratio W/T was used as a measure of intratumor heterogeneity. Gene Ontology functional analysis was done to assess the function of genes that had high W/T (top 10%) and low W/T (bottom 10%) values. Results: In total, 448 ProbeSets (2.2% of the total) had W/T < 0.10, indicating low intratumor heterogeneity, and 537 ProbeSets (2.7% of the total) had W/T > 0.90, indicating high intratumor heterogeneity. In total 14,473 ProbeSets (72.4%) had higher intertumor than intratumor heterogeneity (W/T < 0.5). Genes with low intratumor heterogeneity were characterized by a statistically significant enrichment of immune-related functions (P < 0.0001). Genes with high intratumor heterogeneity were characterized by a significant tendency towards nuclear localization and nucleic acid binding (both P < 0.0001). For genes with W/T > 0.5, more than six biopsies would be required to minimize the intratumoral heterogeneity to <0.15; if W/T is 0.3 to 0.4, four biopsies are required; and for low W/T of 0.16 to 0.3, only two to three biopsies would be needed. Conclusion: Although the intratumor heterogeneity was low for the majority of the tested ProbeSets, for many genes, multiple biopsies are required to obtain a reliable estimate of gene expression.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,286
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,131 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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