Gene expression profiling of ductal carcinomas in situ and invasive breast tumors.
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Comparative and functional genomics are powerful tools to advance the understanding of the molecular basis of cancer. It is believed that genes are epigenetically regulated and, thus, each tumor type and stage will be characterized by a gene expression fingerprint. In this study we identified genes that are differentially expressed in ductal carcinoma in situ and invasive ductal carcinoma of the breast. To isolate genes that are associated with progression of breast cancer we performed differential display and subtractive cloning procedures using matched RNA from normal and tumor tissue. cDNA microarray analysis generated gene expression profiles typical of the transition from in situ to invasive breast cancer when we used mRNA extracted from a case of low- to intermediate-grade DCIS and a case of high-grade DCIS/IDC. cDNAs from these samples were the probes in a cDNA microarray hybridization to 9183 unique cDNAs representing 8507 genes. Signals from both transcriptomes were obtained for 8083 genes, and the balanced differential expression values between pure DCIS and DCIS/invasive tumors revealed 303 distinct cDNAs with a ratio of > 2. Interferon inducible genes were found to be expressed at the highest level in the pure DCIS sample. Genes most abundantly expressed in the invasive tumor were immunoglobulin heavy constant gamma 3 and calgranulin B. Further analysis of RNA and protein expression in breast tumor cell lines and patient tissue samples revealed that: IGFBP-rP1 is down-regulated in invasive tumors whereas cyclin I protein is regulated by ubiquitination and is associated with ER-negative breast cancers. CONCLUSION: The known and novel genes discussed here represent targets for molecular characterization during breast cancer development as well as for designing novel strategies for diagnosis and treatment.
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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.
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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 découle