Study of c-kit proto-oncogene in canine mast cell tumors (racial predispositions and therapeutical applications)
Bibliographic record
Abstract
Le mastocytome cutané est une des tumeurs les plus fréquentes chez le chien. Des prédispositions raciales, notamment pour le Boxer et le Labrador, sont observées. Le proto-oncogène c-kit, qui code pour un récepteur tyrosine kinase, a pour fonction la prolifération, la différentiation et la survie des mastocytes. Il peut être impliqué dans la pathogénie de ce néoplasme via des mutations qui activent de manière permanente ce récepteur. Etant donné les avancées récentes sur le sujet, l auteur entreprend une synthèse bibliographique. Puis, il réalise une étude épidémiologique à partir de 658 cas de mastocytomes cutanés canins, où il retrouve ces prédispositions raciales, trouve que les femelles pourraient être plus touchées que les mâles et que les Boxers présentent des cas significativement plus bénins. Une partie de l étude est ensuite consacrée à la recherche de mutations du gène c-kit. Au niveau somatique, il semblerait que le Boxer possède plus de duplications de l exon 11 que les autres races. Au niveau génomique, l auteur n a pas trouvé de mutations qui pourraient expliquer les prédispositions raciales.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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".