<i>CDKN1C (p57KIP2)</i>mRNA expression in human retinoblastomas
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Quantify cyclin dependent kinase inhibitor 1C (CDKN1C or p57KIP2) mRNA levels in human retinoblastoma tumors (RB) and associate with disease phenotype. METHODS: CDKN1C mRNA expression was quantified in 55 RB, 3 retinoblastoma cell lines, and 12 control retinas by real time PCR. Localization of CDKN1C protein was confirmed by immunohistochemistry. Tumor CDKN1C expression levels were correlated with phenotype. RESULTS: Fifty-three of 55 tumors showed significantly elevated levels of CDKN1C mRNA relative to age-matched or adult retina controls. No significant difference was seen relative to fetal retinal controls or retinoblastoma cell lines. Immunohistochemistry revealed heterogeneous staining of CDKN1C protein in tumor cells, which was mainly nuclear although some protein appeared to be cytoplasmic. No correlation was observed between the CDKN1C mRNA expression levels and tumor phenotype. CONCLUSION: High levels of CDKN1C expression are common in RB. It remains to be determined if elevated expression is a protective response to transformation, provides a selective advantage to tumor cells, or simply reflects the presence of dividing cells.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».