Application of Gleason analogous grading system and flow cytometry DNA analysis in a novel knock-in mouse prostate cancer model
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: A new knock-in mouse adenocarcinoma prostate model (KIMAP) was established, which showed a close to human kinetics of tumour development. This study used a new mouse histological grading system similar to the human Gleason grading system and flow cytometry DNA analysis to measure and compare the new KIMAP model with human CaP and transgenic mouse adenocarcinoma prostate (TGMAP) model. METHODS: According to heterogeneity of the clinical standard for prostate cancer diagnosis, a close to human mouse standard for histological grading and scoring system, Gleason analogous grading system, was established in this study. Sixty KIMAP and 48 TGMAP prostate cancer samples were measured and compared with human CaP. Flow cytometry DNA analysis was performed on malignant prostate tissues obtained from both TGMAP and KIMAP models. RESULTS: Mice with CaP from KIMAP (n = 60) and TGMAP (n = 48) models showed a different distribution of histological scores (p = 0.000). KIMAP mice showed higher percentage (53.3%) of compound histological score rate than TGMAP (25%), but closer to the human clinical average (50%), which showed significant correlation with age (p = 0.001), while TGMAP mice showed unbalanced and random score distribution in all age groups. Flow cytometry analyses showed that most tumour tissues in KIMAP were diploid, analogous to the human condition, while all the TGMAP mice showed aneuploid tumours. CONCLUSIONS: Results of this study further show that KIMAP, a new generation of murine prostate cancer model, could be used as a supplementary model in addition to the currently widely used transgenic models.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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.
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 tête enseignante, 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 ».