Identification of novel genetic mutations for the treatment prognostication of canine lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
Canine lymphoma, a phenotypically and genetically heterogeneous disease, represents a significant proportion of canine cancers. We present a large-scale study of 238 dogs with lymphoma to better understand the genetic landscape of canine lymphoma, as well as the relationship to clinical outcomes. Using a targeted next-generation sequencing panel comprising 308 genes, we screened somatic and germline mutations in matched tumor and normal samples. Our findings revealed key associations between genetic alterations and lymphoma subtypes, with certain somatic variants linked to significant differences in response to common chemotherapy regimens. Recurrent mutations in genes such as KMT2C, KMT2D, NOTCH2, TRAF3, CCND1, ARID1A, CREBBP, and TP53 were observed, with TRAF3 mutations standing out for their significant association with prolonged progression-free survival and overall survival in B-cell lymphomas. In contrast, mutations in PIK3CD and CREBBP were associated with inferior outcomes in T-cell lymphomas, highlighting the immunophenotype-specific impact of genetic alterations on treatment responses. These findings support the integration of comprehensive genomic profiling in planning treatment strategies and optimizing clinical outcomes in canine lymphomas.
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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 | 0,001 |
| 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 ».