What Are the CD34+ Cells in Benign Peripheral Nerve Sheath Tumors?
Notice bibliographique
Résumé
To determine whether CD34 expression in nerve sheath lesions was found in a unique cell population or in a subset of nerve sheath cells, we performed double immunohistochemical staining using a standard avidinbiotin complex method with 2 separate color developing systems. We studied 40 neurofibromas and 16 neurilemomas. All lesions strongly expressed S-100 in nuclei and cytoplasm. CD34 was detected in cells having ameboid dendritic cytoplasm present in greatest numbers in Antoni B zones of neurilemomas, myxoid zones of neurofibromas, at the periphery of lobules in both tumor types, and condensed in apposition to perineurium. The CD34+ cells also were detected in normal nerves. They were infrequent in Antoni A zones of neurilemomas. No dual S-100 and CD34 expression was seen. This double immunostaining confirms the presence of a CD34-reactive non-Schwannian cell type in these neural neoplasms. As the CD34+, S-100-negative cell population is present also in normal nerves and infrequently seen in the areas of cellular neoplastic Schwann cells, CD34+, S-100-negative cells in peripheral nerve sheath tumors most likely are nonneoplastic and may have a supportive function.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».