Insulin‐like growth factor type I receptor gene expression and obesity in esophageal adenocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this exploratory study was to evaluate the role of the insulin-like growth factor I receptor (IGF-IR) in esophageal adenocarcinoma (EADC). Using quantitative PCR, we studied IGF-IR mRNA expression in 52 well-characterized surgically resected EADC and matched histologically normal esophageal tissues, and examined IGF-IR expression levels in relation to clinicopathologic characteristics, body mass index (BMI), and the common IGF-IR polymorphism (G1013A), recently proposed to modify risk of obesity for EADC. Expression levels of IGF-IR mRNA were not significantly different between EADC and matched histologically normal esophageal epithelia. Although no significant associations were found between IGF-IR expression and BMI, tumor differentiation, stage or survival, when stratified by genotype, patients with the polymorphic A variant had significantly higher IGF-IR expression in EADC tissues compared with matched normal epithelia. These findings suggest that G1013A most likely modulates IGF-IR function, possibly by influencing gene transcription or mRNA stability, and represents a plausible mechanistic link underlying the association between obesity and esophageal malignancy.
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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 | 0,000 | 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 ».