Clonal Changes in Tumours During Growth and Progression Evaluated by Southern Gel Analysis of Random Integrations of Foreign DNA
Notice bibliographique
Résumé
We have exploited random integrations of foreign DNA as a means of genetically tagging tumour cell populations with which to analyse the clonal evolution of tumour growth in vivo. Transfection of a non-metastatic mouse mammary carcinoma called SP1 (or a metastatic variant, SP1HU9L) with the pSV2neo plasmid or retrovirus vector infection with a "clipped-wing' vector (delta p delta eMoTN) was used to generate large numbers of uniquely marked tumour cell clones in single-step selections. The basic approach was to pool large numbers of independently marked transfectants or infectants, inject these cells into mice and analyse the resulting primary tumours and/or metastases later. Overgrowth or derivation of tumour masses by a limited number of clones could be detected by Southern gel analysis. The main findings were: (i) injection of pooled populations containing large numbers of uniquely marked cell clones (up to several thousand) invariably resulted in advanced primary tumours that contained a very limited number of clones, and in some cases only one easily detectable clone; (ii) primary tumours could be overgrown within six weeks by the progeny of the same single metastatic clone when the inoculum contained 1-10% metastatic cells, which suggests that metastatic SP1 cells have a selective growth advantage in primary tumours as well as for metastatic spread; and (iii) spontaneous lung metastases were clonal or biclonal at the time of analysis. The results show that spontaneous metastases can develop from a genetically distinct subpopulation of cells in a non-random (i.e. selective) manner. Because primary tumours can become overgrown by the progeny of a metastatic clone, results of any comparison of the properties of a primary tumour with a distant metastasis could be affected by the stage at which the primary tumour is removed and analysed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».