Immunohistochemical Expression of Vascular Endothelial Growth Factor and Vascular Endothelial Growth Factor Receptor Associated with Tumor Cell Proliferation in Canine Cutaneous Squamous Cell Carcinomas and Trichoepitheliomas
Notice bibliographique
Résumé
The expression of 5 markers associated with angiogenesis was studied in canine squamous cell carcinomas (SCCs) (n = 19) and canine trichoepitheliomas (TCPs) (n = 24). SCCs were assigned histologic grades, and tissue sections from both tumor types were immunohistochemially stained for the expression of vascular endothelial growth factor (VEGF), vascular endothelial growth factor receptor-2 (VEGFR-2), as well as intratumoral microvessel density (iMVD), tumor proliferation index (PI), and tumor apoptotic index (AI), using antibodies against VEGF, VEGFR-2, von Willebrand's factor, Ki-67 antigen, and the terminal deoxynucleotidyl transferase-mediated 2'-deoxyuridine 5'-triphosphate end-labeling method (TUNEL), respectively. VEGF and VEGFR-2 were detected in 17/19 (89.4%) and 19/19 (100%) SCCs and in 17/24 (70.8%) and 20/24 (83.3%) TCPs, respectively. In SCCs, there was substantial correlation between histologic grade and PI (r = 0.51); and moderate correlation between VEGF and histologic grade (r = 0.43), VEGFR-2 and histologic grade (r = 0.47), VEGF and PI (r = 0.47), and VEGFR-2 and PI (r = 0.47) (Spearman rank correlation coefficient). In TCPs, there was substantial correlation between VEGF and PI (r = 0.51) and a moderate correlation between VEGFR-2 and iMVD (r = 0.36). The median iMVD of SCCs (15.5) was significantly higher than the median iMVD of TCPs (9.05) (P value < .05). It was concluded that VEGF and VEGFR-2 may promote tumor cell proliferation in TCPs and SCCs. An autocrine pathway for VEGF probably operates in canine SCCs and TCPs, as VEGF and VEGFR-2 expression was found in most tumors and was associated with evidence for tumor cell proliferation.
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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 ».