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Enregistrement W2097677962 · doi:10.1111/j.1365-2559.2007.02955.x

Expression of small breast epithelial mucin (SBEM) protein in tissue microarrays (TMAs) of primary invasive breast cancers

2008· article· en· W2097677962 sur OpenAlexafffund
G. Skliris, Florent Hubé, Ionela Gheorghiu, Mark M. Mutawe, Carla Penner, Peter H. Watson, Leigh C. Murphy, Etienne Leygue, Yvonne Myal

Notice bibliographique

RevueHistopathology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGlycosylation and Glycoproteins Research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesStrongCancerCare Manitoba FoundationManitoba Health Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchAbbott Laboratories
Mots-clésTissue microarrayOncologyBreast cancerMedicineImmunohistochemistryInternal medicineCohortBiomarkerBreast diseasePathologyCancer researchCancerBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Small breast epithelial mucin (SBEM) is a recently described gene product that shows promise as a new breast biomarker. The aim was to investigate for the first time SBEM protein expression in a large cohort (n = 300) of invasive breast cancers, its relationship to established clinical variables and its association with clinical outcome. METHODS AND RESULTS: Immunohistochemical analysis was performed on tissue microarrays consisting of 149 oestrogen receptor (ER) alpha- and 151 ERalpha+ breast cancers. Overall, 18% of tumours were SBEM+ (n = 53/300). However, SBEM protein was more frequently observed in ER- (22%) than in ER+ cancers (13%; P = 0.049). A significant association with psoriasin/S100A7 expression (P < or = 0.0001) was observed in the entire cohort. SBEM was also positively associated with HER-2 (P = 0.046) in ER- cancers, and increased levels of SBEM were strongly associated with higher tumour grade (P = 0.0015). Furthermore, SBEM expression showed a trend towards an association with reduced overall survival and relapse-free survival in the ER+ cohort (P = 0.063 and P = 0.072, respectively). CONCLUSIONS: Our results suggest that SBEM may identify a unique subset of breast cancers with poor prognosis and may have future implications for therapeutic management of this disease.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,647

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,219 · 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'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

Citations37
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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