Addressing the Heterogeneity of Smooth Muscle Tumours by Bulk RNAseq Multilevel Clustering
Notice bibliographique
Résumé
Leiomyosarcoma (LMS) is a malignant mesenchymal neoplasm with smooth muscle differentiation, presenting in abdominal, extremity, and uterine sites. As a primary site, uterine LMS (uLMS) management can be complicated, as benign uterine leiomyomas (uLM) can share indistinguishable similarities pre-operatively to uLMS. This work aims to investigate the heterogeneity of uterine smooth muscle tumours (USMTs) and all sites of LMS using an unsupervised bulk RNAseq transcriptional clustering pipeline, RACCOON. A spectrum across uLM, STUMP, and uLMS was identified, with the presence of a uLM/STUMP/uLMS cluster distinct from the independent uLMS cluster. Furthermore, 3 subtypes of LMS emerged: LMS A, LMS B, and uLMS, of which LMS B showed significantly prolonged metastatic-free survival and enrichment in mTOR and metabolic gene sets. Taken together, exploration of transcriptional relationships across smooth muscle tumours allows for cluster stratification, which may show benefit to tailored management plans, and offer insight into their biological mechanisms.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».