Correlation of Human Papillomavirus Type 16 and Human Papillomavirus Type 18 E7 Messenger RNA Levels with Degree of Cervical Dysplasia
Notice bibliographique
Résumé
Infection with certain types of human papillomavirus (HPV) is a necessary event in the development of cervical carcinoma; however, not all women who become infected with HPV will progress to cancer. Much is known about the molecular influence of HPV E6 and E7 proteins on the malignant transformation. Little is known about the additional factors needed to drive the process. Quantitative real-time PCR was used to quantitate mRNA expression of the E7 gene in women exhibiting normal epithelium, low-grade squamous intraepithelial lesions (LSIL), and high-grade squamous intraepithelial lesions (HSIL). Prevalence of mRNA transcripts was lower among normal women (27%) than for women with LSIL (40%) and HSIL (37%). Mean levels ranged from 2.0 (ln scale per 20 ng cDNA) among normal women to 4.2 among those with HSIL, with a significant trend (P=0.008). This trend was only significant for HPV 18 transcripts if separately analyzed by HPV type. The transcriptional activity of HPV 18 is higher than that of HPV 16 and increases with increasing level of dysplasia. This is in concert with the findings of other studies, and reinforces the notion that HPV 18 is a more aggressive viral type. Real-time PCR of viral transcripts could provide a more efficient method to analyze the oncogenic potential within cells from a cervical swab, thus providing a way to better screen women who may progress to higher grade lesions or invasive carcinoma from those who will spontaneously regress.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».