HE4 Transcription- and Splice Variants-Specific Expression in Endometrial Cancer and Correlation with Patient Survival
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the HE4 variant-specific expression patterns in various normal tissues as well as in normal and malignant endometrial tissues. The relationships between mRNA variants and age, body weight, or survival are analyzed. ICAT-labeled normal and endometrial cancer (EC) tissues were analyzed with multidimensional liquid chromatography followed by tandem mass spectrometry. Levels of HE4 mRNA variants were measured by real-time PCR. Mean mRNA levels were compared among 16 normal endometrial samples, 14 grade 1 and 14 grade 3 endometrioid EC, 15 papillary serous EC, and 14 normal human tissue samples. The relationship between levels of HE4 variants and EC patient characteristics was analyzed with the use of Pearson correlation test. We found that, although all five HE4 mRNA variants are detectable in normal tissue samples, their expression is highly tissue-specific, with epididymis, trachea, breast and endometrium containing the highest levels. HE4-V0, -V1, and -V3 are the most abundant variants in both normal and malignant tissues. All variants are significantly increased in both endometrioid and papillary serous EC, with higher levels observed in grade 3 endometrioid EC. In the EC group, HE4-V1, -V3, and -V4 levels inversely correlate with EC patient survival, whereas HE4-V0 levels positively correlate with age. HE4 variants exhibit tissue-specific expression, suggesting that each variant may exert distinct functions in normal and malignant cells. HE4 levels appear to correlate with EC patient survival in a variant-specific manner. When using HE4 as a biomarker for EC management, the effects of age should be considered.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».