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Enregistrement W1488738749 · doi:10.1046/j.1471-4159.2003.01521.x

Differences in multidrug resistance phenotype and matrix metalloproteinases activity between endothelial cells from normal brain and glioma

2003· article· en· W1488738749 sur OpenAlexafffund
Anthony Régina, Michel Demeule, Alexandra Bérubé, Robert Moumdjian, France Berthelet, Richard Béliveau

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurochemistry · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensHôpital Notre-DameCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhenotypeGliomaMatrix metalloproteinaseMMP9BiologyEffluxBlood–brain barrierEndotheliumCancer researchBrain tumorCell biologyPathologyGeneNeuroscienceCentral nervous systemMedicineEndocrinologyGeneticsDownregulation and upregulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Endothelial cells (ECs) are new targets for tumor therapy. In this work, we purified endothelial cells from intracerebral and subcutaneous experimental gliomas as well as from normal brain in order to define some of the phenotypical differences between angiogenic and quiescent brain vasculature. We show that the multidrug resistance genes encoding drug efflux pumps at the brain endothelium are expressed differently in normal and tumoral vasculature. We also show that ECs from gliomas present increased activity of gelatinase B (MMP9), key enzyme in the angiogenic process. Importantly, we observe a different phenotype between ECs in the intracerebral and subcutaneous models. Our results provide molecular evidence of phenotypic distinction between tumoral and normal brain vasculature and indicate that the EC phenotype depends on interactions both with tumor cells and also with the microenvironment.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,227 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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