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Enregistrement W2013612743 · doi:10.1158/1078-0432.ccr-08-1899

Global Gene Expression Analysis of Reactive Stroma in Prostate Cancer

2009· article· en· W2013612743 sur OpenAlexaff
Olga Dakhova, Mustafa Özen, Chad J. Creighton, Rile Li, Gustavo Ayala, David R. Rowley, Michael Ittmann

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensImmunovaccine (Canada)
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésProstate cancerStromaCancerGene expressionBiologyProstateCancer researchPathologyGeneMedicineGeneticsImmunohistochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Marked reactive stroma formation, designated as grade 3 reactive stroma, is associated with poor outcome in clinically localized prostate cancer. To understand the biological processes and signaling mechanisms underlying the formation of such reactive stroma, we carried out microarray gene expression analysis of laser-captured reactive stroma and matched normal stroma. EXPERIMENTAL DESIGN: Seventeen cases of reactive stroma grade 3 cancer were used to laser-capture tumor and normal stroma. Expression analysis was carried out using Agilent 44K arrays. Up-regulation of selected genes was confirmed by quantitative reverse transcription-PCR. Expression data was analyzed to identify significantly up- and down-regulated genes, and gene ontology analysis was used to define pathways altered in reactive stroma. RESULTS: A total of 544 unique genes were significantly higher in the reactive stroma and 606 unique genes were lower. Gene ontology analysis revealed significant alterations in a number of novel processes in prostate cancer reactive stroma, including neurogenesis, axonogenesis, and the DNA damage/repair pathways, as well as evidence of increases in stem cells in prostate cancer reactive stroma. CONCLUSIONS: Formation of reactive stroma in prostate cancer is a dynamic process characterized by significant alterations in growth factor and signal transduction pathways and formation of new structures, including nerves and axons.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,530

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,216
Tête enseignante GPT0,589
Écart entre enseignants0,374 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations174
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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