B7-H4 Is a Novel Membrane-Bound Protein and a Candidate Serum and Tissue Biomarker for Ovarian Cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Using cDNA database mining strategies and real-time quantitative reverse transcription-PCR, we identified B7-H4 as a novel gene that is overexpressed in ovarian and breast cancer tissues when compared with normal tissues. The gene encodes a protein of 282 amino acids with a signal sequence, an immunoglobulin domain, and a COOH-terminal hydrophobic transmembrane domain. Immunohistochemistry experiments show plasma membrane staining in serous ovarian and breast cancer, confirming the tissue specificity and cell surface localization. We have developed a sensitive dual monoclonal antibody sandwich ELISA to analyze the level of B7-H4 protein in >2,500 serum samples, ascites fluids, and tissue lysates. High levels of B7-H4 protein were detected in ovarian cancer tissue lysates when compared with normal tissues. B7-H4 was present at low levels in all sera but showed an elevated level in serum samples from ovarian cancer patients when compared with healthy controls or women with benign gynecologic diseases. The median B7-H4 concentration in endometrioid and serous histotypes was higher than in mucinous histotypes, consistent with results of immunohistochemical staining. The multivariate logistic regression analysis of B7-H4 and CA125 measured in the same sample set resulted in an area under the curve (AUC) of 0.86 for all stages and 0.86 for stage I/II patients, which was significantly higher than the AUC for either marker alone. In early-stage patients, the sensitivity at 97% specificity increased from 52% for CA125 alone to 65% when used in combination with B7-H4. We conclude that B7-H4 is a promising new biomarker for ovarian carcinoma.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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.
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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 découle