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Enregistrement W1588074297 · doi:10.1080/21645515.2015.1009342

Incidence of Epstein–Barr virus in Syrian women with breast cancer: A tissue microarray study

2015· article· en· W1588074297 sur OpenAlexafffund
Tahar Aboulkassim, Amber Yasmeen, Nizar Akil, Gerald Batist, Ala‐Eddin Al Moustafa

Notice bibliographique

RevueHuman Vaccines & Immunotherapeutics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral-associated cancers and disorders
Établissements canadiensConcordia UniversityMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBreast cancerCarcinogenesisCancerEpstein–Barr virusTissue microarrayCancer researchPolymerase chain reactionMicroarrayMicroarray analysis techniquesVirusOncologyMedicineBiologyImmunologyInternal medicineGeneGene expressionGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epstein-Barr virus (EBV) has been recently shown to be present in human breast cancer worldwide, which could play an important role in the initiation and progression of this cancer. In this regard, we aimed to explore the prevalence of EBV in 108 breast cancer tissues from Syrian women using polymerase chain reaction (PCR) and tissue microarray (TMA) analysis. We found that EBV is present in 56 (51.85%) of breast cancers samples. Additionally, we report that the expression of LMP1 gene of EBV is associated with a cancer invasive phenotype in the majority of the cancer samples. These data imply that EBV is present in breast cancer worldwide including Syria and its presence is associated with more aggressive cancer phenotype. Thus, future investigations are needed to elucidate the exact role of EBV in breast carcinogenesis and metastasis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,282 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations39
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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