Expression of Telomerase Reverse Transcriptase (TERT) in Malignant Mesotheliomas
Notice bibliographique
Résumé
To evaluate the usefulness of determinations of telomerase activity for distinguishing malignant from benign mesothelial lesions, immunohistochemical (using a rabbit polyclonal antibody and the peroxidase method; n = 68) and in situ hybridization (using sense and antisense oligonucleotide probes; n = 46) studies were made on malignant mesotheliomas (epithelioid, 39; sarcomatoid, 18, including 2 of the desmoplastic type; and biphasic, 11) and 19 benign mesothelial lesions (benign mesothelial hyperplasia, 3; and reactive pleuritis, 16). In addition, biochemical studies of telomerase activity were made in 9 of the malignant mesotheliomas. Telomerase activity was detected histochemically in all but one of the malignant mesotheliomas, but only in one (pleuritis) of the benign lesions, in which it was present only in activated lymphocytes. Antisense hybridization signals indicated the presence of telomerase mRNA mainly in the cytoplasm of the malignant cells. Sense probes gave negative results. Biochemical determinations revealed a strong telomerase activity in the 9 malignant mesotheliomas examined. This study demonstrates the usefulness of immunohistochemical staining for the evaluation of mesotheliomas. The required immunostaining can be performed using paraffin sections of formalin-fixed tissues.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».