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 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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».