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Enregistrement W2093585643 · doi:10.1002/mc.20315

Molecular description of a 3D in vitro model for the study of epithelial ovarian cancer (EOC)

2007· article· en· W2093585643 sur OpenAlexaff
Magdalena Zietarska, Christine M. Maugard, Abdelali Filali‐Mouhim, Mona Alam‐Fahmy, Patricia N. Tonin, Diane Provencher, Anne‐Marie Mes‐Masson

Notice bibliographique

RevueMolecular Carcinogenesis · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueS100 Proteins and Annexins
Établissements canadiensMcGill University Health CentreUniversité de MontréalMcGill UniversityCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyOvarian cancerSpheroidIn vivoGene expressionIn vitroGeneOvarian tumorCell cultureGene expression profilingCancer researchIn silicoCancerImmunohistochemistryMolecular biologyComputational biologyImmunologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epithelial ovarian cancer (EOC) cell lines are useful tools for the molecular and biological characterization of ovarian cancer. The use of an in vitro multidimensional (3-D) culture model recapitulates some of the growth conditions encountered by tumor cells in vivo. Here we describe a molecular comparison of spheroid based 3D EOC models versus monolayer cultures and xenografts using cell lines from malignant ovarian tumors (TOV-21G and TOV-112D) and ascites (OV-90) previously established and characterized in our laboratory. Gene expression analyses of the three models were performed using the Affymetrix HG-U133A high density DNA array. Cluster analysis identified a set of genes that stratified expression profiles from the EOC cell lines grown as spheroids and xenografts from that of monolayer cultures. The gene expression analysis results were validated by Q-PCR analyses on an independent set of RNAs. Differential expression observed for the S100A6 gene between the monolayer, spheroid cultures and xenografts was confirmed at the protein level by immunohistochemistry. The analysis was extended to various ovarian tumor tissues using an EOC tissue array. This result represents an example of a gene that, if studied in vitro, is more representative of the in vivo disease in a 3D model rather than the monolayer culture. Identification of genes in spheroid models that mimic the in vivo tumor gene expression patterns may allow a better understanding of the community effect observed in human disease that is determined by direct or indirect interactions of cells with their environment or other surrounding cells.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations214
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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