Validation of DNA promoter hypermethylation biomarkers in breast cancer — a short report
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: DNA promoter hypermethylation of tumor suppressor genes is known to occur early in cancer development, including breast cancer. To improve early breast cancer detection, we aimed to investigate whether the identification of DNA promoter hypermethylation might be of added value. METHODS: The methylation status of a panel of 19 candidate genes (AKR1B1, ALX1, ARHGEF7, FZD10, GHSR, GPX7, GREM1, GSTP1, HOXD1, KL, LHX2, MAL, MGMT, NDRG2, RASGRF2, SFRP1, SFRP2, TM6SF1 and TMEFF2) was determined in formalin-fixed paraffin-embedded normal breast and breast cancer tissue samples using gel-based methylation-specific PCR (MSP). RESULTS: The promoters of the AKR1B1, ALX1, GHSR, GREM1, RASGRF2, SFRP2, TM6SF1 and TMEFF2 genes were found to be significantly differentially methylated in normal versus malignant breast tissues. Based on sensitivity, specificity and logistic regression analyses the best performing genes for detecting breast cancer were identified. Through multivariate analyses, we found that AKR1B1 and TM6SF1 could detect breast cancer with an area under the curve (AUC) of 0.986 in a receiver operating characteristic (ROC) assessment. CONCLUSIONS: Based on our data, we conclude that AKR1B1 and TM6SF1 may serve as candidate methylation biomarkers for early breast cancer detection. Further studies are underway to evaluate the methylation status of these genes in body fluids, including nipple aspirates and blood.
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.
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 | 0,001 | 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