Serial tumour blood‐flow measurements in androgen‐dependent and ‐independent Shionogi tumour models
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the relationship between blood supply and hormonal status of hormone-dependent and -independent tumours in mice. MATERIALS AND METHODS: Contrast-enhanced dynamic magnetic resonance imaging (MRI) was used to measure tumour blood flow (TBF) in Shionogi tumours implanted subcutaneously in mice. Serial measurements were taken throughout the initial tumour growth period, and during regression and subsequent androgen-independent (AI) relapse of the tumours in male mice, and throughout the growth of AI tumours in female mice. Average TBF values and coefficients of variation were calculated from tumour tissue perfusion maps reconstructed from MRI data. The Tukey-Kramer test was used to identify differences between androgen-dependent (AD), male AI and female AI tumours. RESULTS: The mean TBF strongly depended on tumour size in all three stages of the tumour growth cycle. AI tumours had a significantly higher TBF than AD tumours, with mean (sd) values of 0.8 (0.3) (male AI) and 0.27 (0.1) mL/g/min (AD), (P < 0.001), and 0.61 (0.31) (female AI) and 0.27 (0.1) mL/g/min (AD) (P < 0.01), respectively. Tumour tissue perfusion was more homogenous in AI than in AD tumours, with a coefficient of variation of 0.91 (0.31) in male AI and 1.89 (0.48) in AD tumours (P < 0.001), and 1.47 (0.38) in female AI and 1.89 (0.48) in AD tumours (P < 0.05). CONCLUSIONS: AI Shionogi tumours have a higher TBF than AD tumours; this could have implications in the diagnosis, prognosis, therapy and monitoring of hormone-sensitive tumours.
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 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) | 0,001 | 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 ».