Expression level of <i>beta protein 1</i> mRNA in Chinese breast cancer patients: A potential molecular marker for poor prognosis
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies revealed high ectopic beta protein 1 (BP1) expression in breast cancer. Remarkably, up to 100% (18/18) of estrogen receptor (ER)-negative tumors and 89% (25/28) of tumors from African American women were BP1-positive. However, the role of BP1 in breast cancer development and its clinical significance still has not been well defined. In the present study, we analyzed the quantitative level of BP1 mRNA in breast carcinomas using real-time polymerase chain reaction and aimed to elucidate its association with tumor characteristics and patient prognosis. Our data showed that BP1 mRNA was expressed at significantly higher levels in tumors with lymph node metastasis, with a high histological grade, and in those that were of ER-negative status. Furthermore, overexpression of BP1 was significantly associated with poor outcome of patients harboring tumors with a high histological grade and negative ER. Using both in vitro and in vivo systems, we also showed that the transcript level of BP1 was positively correlated to the growth rate of breast tumor cells. Taken together, our results support the notion that BP1 might contribute to breast neoplastic transformation or tumor progression and suggest for the first time that BP1 mRNA level has potential as a prognostic predictor for breast cancer.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».