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Enregistrement W2002793570 · doi:10.1158/0008-5472.can-06-3767

Gene Expression Profiling of Childhood Adrenocortical Tumors

2007· article· en· W2002793570 sur OpenAlexaff
Alina Nico West, Geoffrey Neale, Stanley Pounds, Bonald C. Figueredo, Carlos Rodríguez‐Galindo, Mara Albonei Dudeque Pianovski, A. G. Oliveira Filho, David Malkin, Enzo Lalli, Raul C. Ribeiro, Gerard P. Zambetti

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdrenal and Paraganglionic Tumors
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthAmerican Lebanese Syrian Associated CharitiesAssociation pour la Recherche sur le Cancer
Mots-clésAdrenocortical carcinomaGene expression profilingAdrenal cortexGene expressionMicroarrayGeneBiologyPathologyDiseaseEpigeneticsCancer researchMicroarray analysis techniquesNorthern blotBioinformaticsMedicineEndocrinologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pediatric adrenocortical tumors (ACT) are rare and often fatal malignancies; little is known regarding their etiology and biology. To provide additional insight into the nature of ACT, we determined the gene expression profiles of 24 pediatric tumors (five adenomas, 18 carcinomas, and one undetermined) and seven normal adrenal glands. Distinct patterns of gene expression, validated by quantitative real-time PCR and Western blot analysis, were identified that distinguish normal adrenal cortex from tumor. Differences in gene expression were also identified between adrenocortical adenomas and carcinomas. In addition, pediatric adrenocortical carcinomas were found to share similar patterns of gene expression when compared with those published for adult ACT. This study represents the first microarray analysis of childhood ACT. Our findings lay the groundwork for establishing gene expression profiles that may aid in the diagnosis and prognosis of pediatric ACT, and in the identification of signaling pathways that contribute to this disease.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,349 · 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

Citations162
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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