<scp>DNA</scp> mismatch repair deficiency accelerates lung neoplasm development in <i>K‐ras</i><sup><i>LA1/+</i></sup> mice: a brief report
Notice bibliographique
Résumé
Inherited as well as acquired deficiencies in specific DNA mismatch repair (MMR) components are associated with the development of a wide range of benign and malignant neoplasms. Loss of key members such as MSH2 and MLH1 severely cripples the ability of the cell to recognize and correct such lesions as base:base mismatches and replicative DNA polymerase errors such as slippages at repetitive sequences. Genomic instability resulting from MMR deficiency not only predisposes cells to malignant transformation but may also promote tumor progression. To test the latter, we interbred Msh2(-/-) mice with the K-ras(LA1/+) transgenic line that spontaneously develops a range of premalignant and malignant lung lesions. Compared to K-ras(LA1/+) mice, K-ras(LA1/+); Msh2(-/-) mice developed lung adenomas and adenocarcinomas at an increased frequency and also demonstrated evidence of accelerated adenocarcinoma growth. Since MMR defects have been identified in some human lung cancers, the mutant mice may not only be of preclinical utility but they will also be useful in identifying gene alterations able to act in concert with Kras mutants to promote tumor progression.
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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) | 0,001 | 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 ».