Recent Advances in the Identification of Genetic and Biochemical Components of Breast Cancer Predisposition
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer is one of the most common malignancies affecting women; thus, much effort has been put into understanding the genetics of predisposition to breast cancer as well as identifying factors involved in tumor progression and cancer prognosis. Conventional genetics was used to map and clone the two breast / ovarian cancer predisposition genes, BRCA1 and BRCA2. However, the vast majority of breast cancer cases are of a sporadic nature, likely due to a combination of environmental and genetic factors. Other genes have been identified via the analysis of protein interactions, screens based on inverse genomics, yeast two-hybrid assays, far Westerns, GST-pull downs and chromatography / mass spectrometry have been used to identify a number of proteins that interact with BRCA1 or BRCA2. Biological characteristics such as expression levels, protein stability and phosphorylation as well as the biological roles of the BRCA proteins in DNA repair and transcription have also led to the identification of o ther proteins involved in breast cancer. Recent advances in microarray analysis have allowed the identification of further genetic factors by comparing the transcription profiles of cell lines with varying levels of BRCA1 expression or drug resistance and tumors from patientswith or without BRCA1 / 2 mutations or with different pathobiological types of tumors or prognoses. Additionally, microarray analysis at the DNA level allows for the identification of genes that have been amplified or deleted during cancer progression, and tumor tissue arrays can be used to analyze hundreds of samples simultaneously for the expression of previously identified genetic factors.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».