DNA Methylation Alterations in the Pancreatic Juice of Patients with Suspected Pancreatic Disease
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Notice bibliographique
Résumé
Molecular markers of pancreatic neoplasia could aid in the evaluation of visible pancreatic lesions and indicate neoplasia invisible to imaging. We evaluated methylation-specific PCR (MSP) assays that detect aberrantly methylated DNA for their use as markers of pancreatic neoplasia. Methylation analysis was done on pancreatic juice collected endoscopically or surgically from 155 individuals with suspected pancreatic disease: 56 patients had pancreatic ductal adenocarcinoma, 17 had intraductal papillary mucinous neoplasms, 26 had symptomatic chronic pancreatitis, 12 controls lacked evidence of pancreatic disease, and 44 were asymptomatic individuals at increased risk of developing familial pancreatic cancer undergoing screening for pancreatic neoplasia. Pancreatic juice DNA was analyzed for promoter methylation using conventional MSP assays for 17 genes. For six genes, pancreatic juice methylation was quantified using real-time quantitative MSP (QMSP; Cyclin D2, FOXE1, NPTX2, ppENK, p16, and TFPI2). Quantifying pancreatic juice methylation using QMSP with a cutoff of >1% methylated DNA could better predict pancreatic cancer than detecting methylation using conventional MSP. In the endoscopic group, 9 of 11 patients with pancreatic cancer, but none of 64 individuals without neoplasia had > or =1% methylation for two or more of the best five QMSP assays (82% sensitivity and 100% specificity; P < 0.0001). The prevalence of pancreatic juice methylation in patients with chronic pancreatitis was less than in patients with pancreatic cancer but higher than in controls and similar to high-risk individuals. The detection and quantification of aberrantly methylated DNA in pancreatic juice is a promising approach to the diagnosis of pancreatic cancer.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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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 découle