Expression and Processing of the Neuroendocrine Protein Secretogranin II in Benign and Malignant Pheochromocytomas
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the present study was to compare the expression levels of secretogranin II (SgII), prohormone convertases (PC)1 and PC2, and the proteolytic processing of SgII in benign versus malignant pheochromocytomas. Quantitative (Q)-PCR experiments indicated that SgII, PC1, and PC2 mRNAs were overexpressed in pheochromocytoma compared to non-tumoral chromaffin cells (P<0.001) and in benign compared to malignant tumors (P<0.01). Western blot analysis using a human SgII antiserum revealed the occurrence of a 97-kDa band corresponding to the expected size of SgII, with significantly higher quantities in benign than in malignant tumors (P<0.05). Using antisera directed against sequential regions of SgII (N-terminal, secretoneurin [SN], EM66, internal, and C-terminal sequences), we observed distinct processing profiles between benign and malignant pheochromocytomas. In contrast, using PC1 and PC2 antisera no differences between the two types of tumors were found. RIA measurement showed that EM66 median values between benign and malignant chromaffin cell tumors were significantly different (128.5 vs. 6.3 ng/mg protein, respectively; P<0.001). Taken together, these results indicate that, in pheochromocytoma, malignancy is associated with reduced PC1, PC2, and SgII mRNA expression and decreased levels of processing products of SgII, in line with the low concentrations of EM66 that occur in malignant tumors. These data support the notion that SgII-processing products, such as EM66, could represent prognostic markers of pheochromocytomas.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».