Novel expressed sequences identified in a model of androgen independent prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prostate cancer is the most frequently diagnosed cancer in American men, and few effective treatment options are available to patients who develop hormone-refractory prostate cancer. The molecular changes that occur to allow prostate cells to proliferate in the absence of androgens are not fully understood. RESULTS: Subtractive hybridization experiments performed with samples from an in vivo model of hormonal progression identified 25 expressed sequences representing novel human transcripts. Intriguingly, these 25 sequences have small open-reading frames and are not highly conserved through evolution, suggesting many of these novel expressed sequences may be derived from untranslated regions of novel transcripts or from non-coding transcripts. Examination of a large metalibrary of human Serial Analysis of Gene Expression (SAGE) tags demonstrated that only three of these novel sequences had been previously detected. RT-PCR experiments confirmed that the 6 sequences tested were expressed in specific human tissues, as well as in clinical samples of prostate cancer. Further RT-PCR experiments for five of these fragments indicated they originated from large untranslated regions of unannotated transcripts. CONCLUSION: This study underlines the value of using complementary techniques in the annotation of the human genome. The tissue-specific expression of 4 of the 6 clones tested indicates the expression of these novel transcripts is tightly regulated, and future work will determine the possible role(s) these novel transcripts may play in the progression of prostate cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».