Characterization of intraperitoneal, orthotopic, and metastatic xenograft models of human ovarian cancer
Notice bibliographique
Résumé
Improvement of ovarian cancer patient outcome requires well-characterized animal models in which to evaluate novel therapeutics. Xenograft models are frequently used, but with little discussion of disease histology. The objectives of this study were to inject 11 ovarian cancer cell lines intraperitoneally (ip), and a subset intrabursally (ib; orthotopic), into nude mice and to analyze the resulting pathologies. Eight of 11 lines injected ip formed tumors within 3 months at variable rates with the following histological subtype distribution: one endometrioid, one serous, one clear cell, and five undifferentiated. Only mice injected with A2780-cp cells presented with ovarian-specific metastases (11 of 88), and the survival time of these animals was significantly shorter, which may be attributed to the higher proliferation rate as determined by Ki67 positivity. Additional analysis of the influence of the ovarian microenvironment on cell characteristics was conducted with ib injection of two cell lines (OVCA 429 and ES-2). The site of injection did not affect the tumor histology, the effect on proliferation was cell-type dependent, and the tumor take rate (cell survival) was negatively affected for OVCA 429 cells. The animal models described herein represent histologically distinct models of both early and late stage ovarian cancer useful for evaluation of therapeutics.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».