Tissue array analysis of expression microarray candidates identifies markers associated with tumor grade and outcome in serous epithelial ovarian cancer
Notice bibliographique
Résumé
Molecular profiling is a powerful approach to identify potential clinical markers for diagnosis and prognosis as well as providing a better understanding of the biology of epithelial ovarian cancer. On the basis of the analysis of HuFL expression data, we have previously identified genes that distinguish low malignant potential and invasive serous epithelial ovarian tumors. In this study, we used immunohistochemistry to monitor a subset of differently expressed candidates (Ahr, Paep, Madh3, Ran, Met, Mek1, Ccne1, Ccd20, Cks1 and Cas). A tissue array composed of 244 serous tumors of different grades (0-3) and stages (I-IV) was used in this analysis. All markers assayed presented differential protein expression between serous tumors of low and high grade. Significant differences in Ccne1 and Ran expression were observed in a comparison of low malignant potential and grade 1 tumor samples (p<0.01). In addition, irrespective of the grade, Ccne1, Ran, Cdc20 and Cks1 showed significant differences of expression in association with the clinical stage of disease. While high level of Ccne1 have previously been associated with poor outcomes, here we found that high level of either Ran or Cdc20 appear to be more tightly associated with a poor prognosis (p<0.001, 0.03, respectively). The application of these biomarkers in both the initial diagnosis and prognostic attributes of patients with epithelial ovarian tumors should prove to be useful in patient management.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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.
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 ».