Phenotypic characterization of mouse mammary epithelial stem and progenitor cells
Notice bibliographique
Résumé
Background Epidemiological studies have shown that only about 20% of the familial clustering of breast cancer is explained by the known highly penetrant mutations in BRCA1 and BCRA2.We have set out to search for the genes for the remaining 80%.Twin studies indicate a predominant role of shared genes rather than a shared environment; the patterns of occurrence of breast cancer in families are consistent with a major polygenic component.Methods We have assembled a population based set of 5,000 breast cancer cases and 5,000 controls from the East Anglian population.We have simple clinical and epidemiological information, including family history, and samples of blood and paraffin embedded tumour.We have used association studies based on single nucleotide polymorphisms, first with candidate genes and then in a genome-wide scan of 266,000 single nucleotide polymorphisms, to search for the putative predisposing genes.We have as yet searched only for common variants (frequency >5%). ResultsWe have modelled the effects of polygenic predisposition in the East Anglian population, and have shown that the model predicts a wide distribution of individual risk in the population, such that half of all breast cancers may occur in the 12% of women at greatest risk.Both the candidate gene-based and genome-wide scans have provided provisional identification of a number of novel susceptibility genes, and these are currently being confirmed by a world-wide consortium of independent laboratories totalling 20,000-plus cases and controls.No single gene so far identified contributes more than 2% of the total inherited component, consistent with a model in which susceptibility is the result of a large number of individually small genetic effects. S2 Translating breast cancer research into clinical practice -new approaches and better outcomes
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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 | 0,000 | 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 ».