LncRNA-en adierazpen aldakorrak haurren leuzemia linfoblastiko akutuan dituen inplikazioak
Bibliographic record
Abstract
Haurren leuzemia linfoblastiko akutua (LLA) minbizi pediatrikorik ohikoena da eta heriotza kausa nagusia 20 urte baino gutxiagoko minbizidun gaixoen artean. Aurrerapen teknologikoei esker sailkapen zehaztasuna eta sendatze-tasa hobetu diren arren, oraindik ere asko dira birgaixotzen diren pazienteak. Hori dela eta, pazienteen estratifikazio eta tratamendu espezifikoagoen beharra azaleratu da. LLA minbizi oso heterogeneoa da eta azpitalde ezberdin ugari daude. Oraintsu, pazienteen estratifikazioa egiteko RNA ez-kodetzaileetan jarri da arreta, esaterako, RNA luze ez-kodetzaileetan (lncRNA). Molekula horiek proteinak kodetzen ez dituzten 200 nukleotido baino gehiagoko molekula erribonukleikoak dira, eta frogatu da funtzio erregulatzaile garrantzitsua dutela hainbat prozesu biologikotan, tartean, hematopoiesian. Azken urteetan ugariak izan dira lncRNA-en adierazpen aldakorra LLA pediatrikoan aztertu dituzten ikerketak. Horietan, sekuentziazio edo array bidezko genoma osoko analisiak eta RT-qPCR bidezko lncRNA zehatzen adierazpena aztertuz, minbizi honen diagnosian, azpitalde ezberdinen sailkapenean, pronostikoan eta tratamenduan duten adierazpen patroi aldakorra ikertu dute. Hala, zenbait kasutan ondorioztatu da lncRNA-k erlazionatuta daudela leuzemia-zelulen proliferazio edo apoptosiarekin, birgaixotzeekin edo tratamenduekiko erresistentziarekin. Hori dela eta, dugun informazioa oraindik ere mugatua izan arren, lncRNA-ek mekanismo molekularretan dituzten funtzioak ezagutzea ezinbestekoa izango da, etorkizunean LLA gaixoen estratifikazio zehatza lortzeko eta tratamendu-itu berriak identifikatzeko.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".