Analysis of gene expression in ductal carcinoma in situ of the breast.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The risk of recurrence and progression of ductal carcinoma in situ (DCIS) of the breast is best designated by morphological indicators, including the presence of necrosis. Our purpose was to identify molecular alterations underlying progression of DCIS. EXPERIMENTAL DESIGN: We have compared gene expression within a cohort of six cases of DCIS with necrosis (DCIS(necrosis+)) and four cases without necrosis (DCIS(necrosis-)) using microdissection and cDNA microarray. RESULTS: A set of 69 cDNAs from a group of 1,181 was identified that were consistently differentially expressed. Among this set, the mRNA for angio-associated migratory cell protein and a serine threonine protein kinase, nuclear Dbf2 related, were consistently higher in DCIS(necrosis+) and were also found to be overexpressed in the T47D breast cancer cell line subjected to hypoxia. Further study of angio-associated migratory cell protein by quantitative reverse transcriptase-PCR and in situ hybridization analysis of 37 cases of DCIS confirmed higher mRNA expression in DCIS(necrosis+) (P = 0.0095). CONCLUSIONS: This study shows that although levels of gene expression are mostly similar between morphologically different DCIS, consistent differences in expression of a subset of genes can be identified between DCIS with and without necrosis.
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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) | 0,001 | 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 ».