MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2143686890 · doi:10.1186/bcr901

Experimental manipulation of radiographic density in mouse mammary gland

2004· article· en· W2143686890 sur OpenAlexafffund
Mehrdad Hariri, Geoffrey A. Wood, Marco A DiGrappa, Michelle MacPherson, Stéphanie Backman, Martin J. Yaffe, Tak W. Mak, Norman F. Boyd, Rama Khokha

Notice bibliographique

RevueBreast Cancer Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDigital Radiography and Breast Imaging
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreHealth Sciences CentreUniversity Health NetworkOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesCanadian Breast Cancer Research AllianceSusan G. Komen
Mots-clésMammary glandMammographyMAMMOGRAPHIC DENSITYPTENPathologyHistologySurgical oncologyBreast cancerStromal cellMedicineIn vivoBiologyCancerInternal medicineCell biologySignal transductionGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Extensive mammographic density in women is associated with increased risk for breast cancer. Mouse models provide a powerful approach to the study of human diseases, but there is currently no model that is suited to the study of mammographic density. METHODS: We performed individual manipulations of the stromal, epithelial and matrix components of the mouse mammary gland and examined the alterations using in vivo and ex vivo radiology, whole mount staining and histology. RESULTS: Areas of density were generated that resembled densities in mammographic images of the human breast, and the nature of the imposed changes was confirmed at the cellular level. Furthermore, two genetic models, one deficient in epithelial structure (Pten conditional tissue specific knockout) and one with hyperplastic epithelium and mammary tumors (MMTV-PyMT), were used to examine radiographic density. CONCLUSION: Our data show the feasibility of altering and imaging mouse mammary gland radiographic density by experimental and genetic means, providing the first step toward modelling the biological processes that are responsible for mammographic density in the mouse.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,582

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,315 · 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'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBreast Cancer ResearchMême sujetDigital Radiography and Breast ImagingTravaux en français237 207