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Enregistrement W7084105114 · doi:10.1101/2025.09.18.25335809

DLBCLone: A unified framework for neighbourhood-based genetic subtyping of lymphomas

2025· preprint· en· W7084105114 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenome Rearrangement Algorithms
Établissements canadiensCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of British ColumbiaSpinal Cord Injury BCSimon Fraser University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSubtypingLimitingClass (philosophy)Genetic algorithmMutationContrast (vision)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Genetic subtyping of diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) has been slow to gain clinical adoption. Available classifiers either leave many tumours unclassified or depend on exome-wide features and copy-number profiles, which are not always available in routine practice. We introduce DLBCLone, a neighbourhood-based framework that enables panel-aware genetic subtyping compatible with existing taxonomies. DLBCLone learns a 2-D reference map of mutation profiles (UMAP) from a labeled training cohort, freezes this map, and deterministically projects new cases into the same latent space. Class labels are then inferred by weighted K-nearest neighbours, limiting over-assignment by considering the local density of unclassified neighbours. By default, classification thresholds optimize per-class balanced accuracy, but can be adjusted to suit study needs. The framework is intended to emulate (or “clone”) existing schemas such as LymphGen or DLBClass. Trained on a harmonized cohort of 2,130 DLBCLs, DLBCLone classifiers for different gene panels achieved consistently improve classification rates relative to fixed-threshold baselines while maintaining a reasonable per-class performance. On an in-house cohort of 323 patients, it assigned an additional 98 samples without compromising accuracy relative to LymphGen. On an external exome-sequenced subset from a 1,001-patient cohort, DLBCLone achieved a 51% classification rate (vs 36% for LymphGen) at an overall accuracy of 0.70. Compared with another LymphGen approximator (LymphPlex), DLBCLone reached a 74% classification rate (vs 55%). In general, the DLBCLone-reclassified tumours had molecular features consistent with their new labels. DLBCLone provides a deterministic, reproducible, and extensible approach to genetic subtyping under real-world constraints, facilitating prospective studies that rely on either targeted panels or more comprehensive sequencing strategies. DLBCLone is open source and available in the GAMBLR.predict package ( https://github.com/morinlab/gamblr.predict ).

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,263 · 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