Real-Time RT-PCR Quantification of Human Telomerase Reverse Transcriptase Splice Variants in Tumor Cell Lines and Non–Small Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We developed and validated a real-time reverse transcription (RT)-PCR for the quantification of 4 individual human telomerase reverse transcriptase (TERT) splice variants (alpha+beta+, alpha-beta+, alpha+beta-, alpha-beta-) in tumor cell lines and non-small cell lung cancer (NSCLC). METHODS: We used in silico designed primers and a common TaqMan probe for highly specific amplification of each TERT splice variant, PCR transcript-specific DNA external standards as calibrators, and the MCF-7 cell line for the development and validation of the method. We then quantified TERT splice variants in 6 tumor cell lines and telomerase activity and TERT splice variant expression in cancerous and paired noncancerous tissue samples from 28 NSCLC patients. RESULTS: In most tumor cell lines, we observed little variation in the proportion of TERT splice variants. The alpha+beta- splice variant showed the highest expression and alpha-beta+ and alpha-beta- the lowest. Quantification of the 4 TERT splice variants in NSCLC and surrounding nonneoplastic tissues showed the highest expression percentage for the alpha+beta- variant in both NSCLC and adjacent nonneoplastic tissue samples, followed by alpha+beta+, with the alpha-beta+ and alpha-beta- splice variants having the lowest expression. In the NSCLC tumors, the alpha+beta+ variant had higher expression than other splice variants, and its expression correlated with telomerase activity, overall survival, and disease-free survival. CONCLUSIONS: Real-time RT-PCR quantification is a specific, sensitive, and rapid method that can elucidate the biological role of TERT splice variants in tumor development and progression. Our results suggest that the expression of the TERT alpha+beta+ splice variant may be an independent negative prognostic factor for NSCLC patients.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».