Protein Expression Profiling of Endometrial Malignancies Reveals a New Tumor Marker: Chaperonin 10
Notice bibliographique
Résumé
Endometrial carcinoma is a common malignancy in women, being exceeded in incidence only by that of breast, lung, and colorectal cancers. At present, no serum tumor markers are available for the monitoring of endometrial carcinoma patients, and patients with recurrent disease are detected only following the development of symptoms or abnormalities in imaging assessments. Similarly, no screening tools are available for endometrial carcinoma. Protein profiling by matrix-assisted laser desorption/ionization-time-of-flight mass spectrometry (MALDI-TOF MS) has proven to be a sensitive and fast method of analysis for small proteins or peptides to yield specific biomarkers. In this study, a variety of normal and malignant endometrial tissue samples were fractionated and analyzed by SELDI-TOF MS (SELDI is a version of MALDI utilizing protein "chips"). A number of proteins displayed differential expression in malignant endometrial tissues. One of the prominent proteins fractionated by weak cation exchange chromatography and displaying enhanced expression in these malignant tissues was identified as chaperonin 10. The increased expression of chaperonin 10 in malignant endometrial tissues was further confirmed by parallel Western blot and immunohistochemistry analyses.
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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».