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Enregistrement W2096731051 · doi:10.1016/j.molonc.2008.07.001

Impact of cytogenetic and genomic aberrations of the kallikrein locus in ovarian cancer

2008· article· en· W2096731051 sur OpenAlexafffund
Jane Bayani, Miltiadis Paliouras, Chris Planque, Shannon J.C. Shan, Cassandra Graham, Jeremy A. Squire, Eleftherios P. Diamandis

Notice bibliographique

RevueMolecular Oncology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoagulation, Bradykinin, Polyphosphates, and Angioedema
Établissements canadiensQueen's UniversityMount Sinai HospitalPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationOntario Institute for Cancer Research
Mots-clésBiologyOvarian cancerLocus (genetics)GeneComparative genomic hybridizationKallikreinCopy-number variationCancer researchGene dosageChromosomal translocationGene duplicationGeneticsCancerGene expressionGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The tissue kallikrein (KLK) genes are a new source for biomarkers in ovarian cancer. However, there has been no systematic analysis of copy number and structural rearrangements related to their protein expression. Chromosomal rearrangements and copy number changes of the KLK region were studied by FISH with protein levels measured by ELISA. Ovarian cancer and cell lines revealed the KLK region was subject to copy number imbalances or involved in unbalanced translocations and were associated with increased protein expression of KLKs 5, 6, 7, 8, 9, 10 and 11. In this initial study, we introduce the potential for long-range chromosomal effects and copy number as a mechanism for the previously reported aberrant expression of many KLK genes in ovarian cancers.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,424
Score d'incertitude au seuil0,316

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,299 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations18
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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