Fine allelotyping of <i>Erbb2</i>‐induced mammary tumors in mice reveals multiple discontinuous candidate regions of tumor‐suppressor loci
Notice bibliographique
Résumé
Loss of heterozygosity (LOH) at human chromosome bands 1p32-36 and 10q23-26 is frequent in various human tumors, including breast cancers, and is thought to reflect the loss of tumor-suppressor genes (TSGs). To map such genes, high-resolution LOH analysis was performed on 93 Erbb2-induced mammary tumors from (BALB/c x C57BL/6) F1 MMTV/Erbb2 transgenic mice. A panel of 24 microsatellite markers specific to the region of mouse chr4, homologous to human 1p31-36, and 16 markers specific to the mouse chr19 region, homologous to human 10q23-26 were used. In addition, lower-density mapping was performed on the remaining portion of mouse chr4 [homologous to human 9p13, 9p21-24, 9q21-22, 9q31-34 (12 markers)] and chr19 [homologous to 9q21, 9p24, 11q12-13 (9 markers)]. Several distinct, discrete, and discontinuous LOH regions flanked by areas of heterozygosity were identified, 22 on chr4 and 14 on chr19. Among these, 13 were mapped in the region of homology with human 1p31-36 (between D4Mit153 and D4Mit254) and 9 in the region of homology with human 10q23-26 (between D19Mit46 and D19Mit6). Although several LOH loci span a large interval, many are relatively short (1-4 Mb), and a few span an interval of <1 Mb. This allelotyping represents the highest density of LOH loci yet mapped in these chromosomal regions. The presence of numerous LOH regions in alternation with regions of heterozygosity, consistent with mitotic recombination as a mechanism for generating such a mosaic pattern, suggests the presence of several TSGs in these regions and should facilitate their identification.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».