Differential Expression of Myoepithelial Markers in Salivary, Sweat and Mammary Glands
Notice bibliographique
Résumé
Myoepithelial cells (MECs) are contractile elements showing a combined epithelial and smooth muscle phenotype. Among the numerous immunohistochemical markers employed to detect MECs, smooth muscle actin (SMA) is the most widely used. Recently, other markers of smooth muscle differentiation have been demonstrated in MECs, such as calponin, heavy caldesmon (h-caldesmon), and smooth muscle myosin heavy chain (SMM-HC). In the present study normal salivary, mammary, and sweat glands have been studied with four markers of smooth muscle differentiation (SMA, calponin, h-caldesmon, and SMM-HC). The four markers were differentially expressed in the various types of glands. In parotid glands MECs mainly expressed calponin and caldesmon; in submandibular and in cutaneous apocrine and eccrine glands, MECs strongly expressed SMA, calponin, and caldesmon; in minor salivary glands all four markers were equally strongly expressed; and in mammary glands SMA, calponin, and SMM-HC were present both in periductal and periacinar MECs while caldesmon was present in periductal MECs only. In addition to MECs, SMA stained stromal myofibroblasts, sometimes hampering the identification of MECs. Among the other markers, calponin stained only rare stromal myofibroblasts, while caldesmon and SMM-HC were confined to MECs. In conclusion, these latter markers are very useful for identifying MECs. It is suggested that the differential expression of smooth muscle contractile proteins might reflect different functions of MECs in the various sites. Int J Surg Pathol 8(1):29-37, 2000
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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 ».