Phospho-Serine-118 Estrogen Receptor-α Detection in Human Breast Tumors <b> <i>in Vivo</i> </b>
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine whether estrogen receptor (ER)-alpha specifically phosphorylated at Ser(118) is detectable in multiple human breast cancer biopsy samples. To gain insight into possible roles for P-Ser(118)-ERalpha in human breast cancer in vivo. EXPERIMENTAL DESIGN: A specific antibody for P-Ser(118)-ERalpha was validated for immunohistochemistry (IHC), and Western blot analysis confirmed IHC results. IHC was used to determine the relationship of P-Ser(118)-ERalpha to known prognostic markers and active mitogen-activated protein kinase (MAPK; erk1/2) expression. RESULTS: P-Ser(118)-ERalpha was significantly correlated with the expression of total ER, determined by ligand binding assay (r = 0.442, P = 0.002), but not with progesterone receptor expression or nodal status. P-Ser(118)-ERalpha was inversely correlated with histological grade (r = -0.34, P = 0.023), reflecting a similar trend for total ER (r = -0.287, P = 0.056). Categorical contingency analysis confirmed that P-Ser(118)-ERalpha was more frequently associated with lower than higher grade breast tumors (P = 0.038). In addition P-Ser(118)-ERalpha was significantly associated with detection of active MAPK (Erk1/2; Spearman r = 0.649, P < 0.0001; Fisher's exact test, P = 0.0004). CONCLUSIONS: P-Ser(118)-ERalpha detection is associated with a more differentiated phenotype and other markers of good prognosis in human breast cancer. P-Ser(118)-ERalpha is correlated with active MAPK in human breast tumor biopsies, suggesting the possibility that active MAPK either directly or indirectly has a role in the regulation of P-Ser(118)-ERalpha expression in vivo. These data provide evidence for a role of P-Ser(118)-ERalpha in human breast cancer in vivo.
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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 | 0,001 |
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 ».