Peroxisome Proliferator–Activated Receptor γ Expression Correlates with the Differentiation Level of Normal, Premalignant, and Malignant Laryngeal Squamous Cells
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Peroxisome proliferator-activated receptor gamma (PPAR gamma) has been implicated in the differentiation of several cell types, such as adipocytes, monocytes, and epidermal keratinocytes. This study concentrated on PPAR gamma's potential role in the maturation process of laryngeal squamous epithelium, both normal and premalignant, as well as in the differentiation grade of squamous cell carcinomas (SCCs) of the larynx. DESIGN: A retrospective study. SETTING: A basic research anatomy laboratory, operating within a tertiary care institution. MATERIALS: Clinical specimens from 89 subjects with normal laryngeal epithelium and hyperplastic, dysplastic, or malignant lesions. METHODS: Paraffin-section immunohistochemistry. MAIN OUTCOME MEASURES: Strength and extent of PPAR gamma presence, specified by stain intensity and ratio of stained cells, respectively. RESULTS: All stratified histologic categories, that is, normal mucosa, hyperplasia, and dysplasia, displayed a significant increase in PPAR gamma expression in suprabasal differentiated layers compared with basal undifferentiated ones (rho < .01). Hyperplasia and dysplasia manifested lower and higher levels of PPAR gamma, respectively, in comparison with normal epithelium. Whereas grade Pi and III SCCs were characterized by equal expression, well-differentiated tumours possessed considerably raised receptor content. Fluctuations of expression among various histologic categories lacked statistical significance, however. CONCLUSIONS: Our results suggest PPAR gamma induction throughout squamous cell differentiation in normal, premalignant, and malignant epithelia.
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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) | 0,002 | 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.
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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 ».