Hyaluronan Associated Inflammation and Microenvironment Remodelling Influences Breast Cancer Progression
Notice bibliographique
Résumé
The breast is an organ composed predominantly of glandular, fatty, and fibrous tissues. Glandular tissue is composed of ducts lined by luminal epithelial cells that secrete milk, and is surrounded by a layer of myoepithelial cells that contract to release milk. Myoepithelial cells produce proteases, growth factors and growth factor receptors that contribute to remodelling during breast tissue expansion. Each duct is enclosed by a laminin-rich basement membrane and embedded in extracellular matrix (ECM). Mammary gland ECM and is a mixture of fibrillar proteins such as collagens, laminins, fibronectin, and polysaccharides such as heparin sulphate, chondroitin sulphate and hyaluronan (HA). These collectively provide the mechanical and structural support required for maintaining mammary tissue architecture and for storage of the soluble regulatory molecules needed for tissue homeostasis, plasticity, and remodelling. ECM promotes both the differentiated, homeostatic integrity of mammary tissue and is also a key determinant in branching morphogenesis, response-to-injury and pathological processes such as neoplastic disease. The importance of the ECM in determining homeostatic vs. tumourigenic events was originally demonstrated three decades ago by Beatrice Mintz, who showed that marked embryonic carcinoma cells injected into blastocysts do not give rise to tumours but instead contribute to normal tissue architecture. The same cells injected into adult mice develop into tumours Components of the microenvironment that support tumour progression have since been identified. For example, chick embryos infected with Rous Sarcoma virus express the oncogene v-src in every cell but tumours develop only at sites of wounding due to the accumulation of TGF-1 (Weigelt and Bissell, 2008).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».