Expressions of some vital molecules: glioblastoma multiforme versus normal tissues
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of this study was to assess plasma and/or tissue levels of adhesion and apoptotic molecules, cytokines, nitric oxide metabolites, levels of lipid peroxidation, myeloperoxidase and superoxide dismutase in patients with glioblastoma multiforme and controls. METHODS: All the molecules were evaluated in 25 tumors and 30 controls: 15 were normal healthy subjects for plasma and 15 were normal brain tissues that were collected during autopsy. Commercially available kits for measurements were used. RESULTS: Superoxide dismutase was significantly lower in tumors, while all other molecules were significantly elevated compared to the controls (p=0.0001). Superoxide dismutase negatively correlated with plasma interleukin-1beta (p=0.04) and plasma Fas (p=0.016). Plasma intercellular adhesion molecule-1 and vascular cell adhesion molecule-1 correlated positively with plasma 3-nitrotyrosine (p=0.019) and nitrite/nitrate (p=0.019), respectively. Furthermore, plasma interleukin-1beta also positively correlated with plasma nitrite/nitrate (p=0.003). DISCUSSION: These results suggest that there is a complex relationship between pro- and anti-apoptotic molecules in glioblastoma multiforme pathogenesis. Thus, targeting multiple pathways with advanced chemotherapeutic agents or radiotheraupetic regimens following total resections might be helpful in patients with glioblastoma multiforme since preventing a single pathway does not seem to be reasonable.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».