Characterization of T cell repertoire of blood, tumor, and ascites in ovarian cancer patients using next generation sequencing
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Notice bibliographique
Résumé
Tumor-infiltrating lymphocytes (TILs) play an important role in regulating the host immune response and are one of key factors in defining tumor microenvironment. Some studies have indicated that T cell infiltration in malignant ascites is associated with clinical outcome, but few studies have performed detailed characterization of T cell diversity or clonality in malignant effusions. We have applied a next generation sequencing method to characterize T cell repertoire of a set of primary cancers, ascites, and blood from 12 ovarian cancer patients and also analyzed the T cell subtype populations in malignant fluids from 3 ovarian cancer patients. We observed enrichment of certain T cells in tumors and ascites, but most of the enriched T cell receptor (TCR) sequences in tumors and ascites were not common. Moreover, we analyzed TCR sequences of T cell subtypes (CD4+, CD8+, and regulatory T cells) isolated from malignant effusions and also found clonal expansion of certain T cell populations, but the TCR sequences were almost mutually exclusive among the three subgroups. Although functional studies of clonally expanded T cell populations are definitely required, our approach offers a detailed characterization of T cell immune microenvironment in tumors and ascites that might differently affect antitumor immune response.
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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.
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 découle