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Enregistrement W1996092371 · doi:10.1158/1538-7445.chtme14-a79

Abstract A79: Mouse models of breast cancer identify oncogene-associated stroma subtypes

2015· article· en· W1996092371 sur OpenAlexaff
Sadiq M.I. Saleh, Paul Savage, Julie Laferrière, Sean Cory, Nicholas Bertos, Margarita Souleimanova, Hong Zhao, Eldad Zacksenhaus, William J. Muller, Michael Hallett, Morag Park

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Cells and Metastasis
Établissements canadiensToronto General HospitalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStromal cellStromaBiologyBreast cancerTumor microenvironmentOncogeneCancer researchCancerTumor progressionLaser capture microdissectionGenetically modified mousePathologyGeneTransgeneImmunologyGeneticsMedicineImmunohistochemistryGene expressionCell cycle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Breast Cancer is a highly heterogeneous disease involving complex crosstalk between tumor cells and their surrounding microenvironment (stroma). Previous work in our lab utilized laser capture microdissection and gene expression analysis to separate Breast Cancer stromal samples into distinct subtypes. Although this and other data demonstrate the importance of the stroma in tumor progression, the cause of these stromal changes are still poorly understood. We hypothesize that changes within stroma are related to individual oncogenic events within the tumor epithelium. Analyzing human data does not allow us to draw causative conclusions due to the presence of compounding factors such as genetic variance and living conditions. In an attempt to circumvent this challenge we used transgenic mouse models of breast cancer in the same strain of mice (FVB) with oncogenes driven by a mammary specific promoter (MMTV). By keeping these variables constant and only varying the oncogene: using either Neu-NDL-2-5, PyVMT or Wnt1 - allowed us to test the aforementioned hypothesis. Class discovery and distinction confirmed that the epithelial and stromal samples from each mouse model were distinct, which validated our hypothesis. Pathway analysis of the genes that distinguish the stroma of the mouse models identifies genes linked to recruitment and activation of different stromal cells. Interestingly our findings corroborate with results from other labs using these mouse models. Citation Format: Sadiq M. Saleh, Paul Savage, Julie Laferrière, Sean Cory, Nicholas Bertos, Margarita Souleimanova, Hong Zhao, Eldad Zacksenhaus, William Muller, Michael Hallett, Morag Park. Mouse models of breast cancer identify oncogene-associated stroma subtypes. [abstract]. In: Abstracts: AACR Special Conference on Cellular Heterogeneity in the Tumor Microenvironment; 2014 Feb 26-Mar 1; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2015;75(1 Suppl):Abstract nr A79. doi:10.1158/1538-7445.CHTME14-A79

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,004

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 Opus0,212
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,245 · 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
Publié2015
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Résumé présentoui

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