MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W1596415786 · doi:10.1158/1538-7445.am2014-390

Abstract 390: Impact of loss of <i>IGF2</i> genomic imprinting on IGF1R signaling and cancer stem cell-associated biomarkers in gastric cancer

2014· article· en· W1596415786 sur OpenAlexaff
Teng Chen, Ronghua Zhao, Qinsong Zuo, Chao Chen, Menfan Li, Dian-xu Feng, Han Cai

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancerImmunohistochemistryPathologicalInsulin-like growth factor 1 receptorPathologyInsulin-like growth factorInternal medicineGrowth factorOncologyGastroenterologyReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim: To investigate the association between loss of genomic imprinting (LOI) of insulin-like growth factor 2 (IGF-2) gene and the expressions of genes related with insulin-like growth factor type I receptor (IGF1R) signaling and the cancer stem cell associated genes (CD133 and Musashi I), in gastric cancer (GC) and its adjacent normal mucosa in GC patients with and without IGF-2 LOI. Patients and methods: Patients with pathological diagnosis of GC and underwent surgical resection in Department of Surgery of Potuo Hospital from 2006 to 2012 were recruited. Demographic and clinical pathological data were retrieved from medical records. The IGF-2 genomic imprinting status was determined by PCR and RT-PCR followed by restrictive endonuclease (Apa I) digestion. mRNA expression of IGF1R was evaluated with reverse transcription and real time PCR. Protein expressions of IGF-2, IGF1R, phosphorylated Akt (Ser-473), CD133, and Musashi 1 in tumor and adjacent mucosa were detected by immunohistochemical staining on tissue sections cut from formalin fixed and paraffin embedded cancer tissue blocks. All staining results were assessed by a qualified pathologist and marked as positive or negative. Statistical analysis was done by using SPSS (19.0) with a significant level of p<0.05. Results:Fifty patients were found to be LOI positive, while 25 patients were LOI negative. Of 50 LOI positive patients, 48 (96%) were in advanced stage, in contrast, there were 20 patients were in advanced stage among 25 LOI negative patients (80%)(p<0.05). The positive rate of IGF1R in tumor was significantly higher in LOI positive patients (50%) as compare to LOI negative patients (16.0%)(p<0.05). Unexpectedly, the tumor mRNA expression of IGF1R in LOI positive patients was significantly lower than that in LOI negative patients (6.99±1.58 vs. 8.06±1.64, p<0.01). The positive rates of CD133 in tumors were significantly higher in patients with LOI than those without (84.0% vs. 42.0%) (p<0.05). Fifty percent of adjacent mucosa samples (25/50) from LOI positive patients were Misashi I positive, lower than that (76%, 19/25) in LOI negative patients (p<0.05). There was no difference of the protein expressions of IGF-2, phosphorylated Akt (Ser-473), IGF1R and CD133 in mucosa, and Musashi I in tumor between the patients with and without LOI. Conclusion: The significant association of IGF-2 LOI to protein expression of IGF1R, and certain cancer stem cell markers in tumor or adjacent mucosa indicates LOI may play important role in cancer initiation and could be a useful marker for clinical screening of high risk individuals and early diagnosis. The disparity of IGF1R protein and mRNA expression in tumor suggested that some post transcription factor may regulate the final IGF1R protein expression, which remained to be further studied. Citation Format: Teng Chen, Ronghua Zhao, Qinsong Zuo, Chao Chen, Menfan Li, Dianxu Feng, Han Cai. Impact of loss of IGF2 genomic imprinting on IGF1R signaling and cancer stem cell-associated biomarkers in gastric cancer. [abstract]. In: Proceedings of the 105th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2014 Apr 5-9; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2014;74(19 Suppl):Abstract nr 390. doi:10.1158/1538-7445.AM2014-390

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,325 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer Research→Même sujetCancer-related molecular mechanisms research→Travaux en français237 207→