MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2157720277 · doi:10.1093/carcin/bgh154

Overexpression of tumour suppressor retinoblastoma 2 protein (pRb2/p130) in hepatocellular carcinoma

2004· article· en· W2157720277 sur OpenAlexfundno aff
Hung Huynh

Notice bibliographique

RevueCarcinogenesis · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer-related Molecular Pathways
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBiomedical Research CouncilNational Medical Research CouncilMedical Research CouncilMcMaster University
Mots-clésHCCSHepatocellular carcinomaRetinoblastoma proteinCancer researchRetinoblastomaImmunohistochemistryBiologyPathologyCell cycleTumor suppressor geneCarcinogenesisCellMedicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hepatocellular carcinoma (HCC) is one of the most common malignancies in Southeast Asia. Although inactivation of pRb2/p130 has been reported in a variety of human cancers, its function in HCC has not been established. In this study we report that loss of expression of pRb2/p130 was detected by immunohistochemistry and western blotting in 15.2% (7 of 46) HCCs examined. High levels of pRb2/p130 expression were found in 84.8% (39 of 46) HCCs studied. Western blot analysis revealed that HCC had 3.5-fold higher pRb2/p130 than adjacent benign liver (ABL) tissues. 71.7% (33 of 46) of HCCs examined exhibited both nuclear and cytoplasmic staining for pRb2/p130. Cytoplasmic staining was found in 93.5% (43 of 46) of ABL tissues. Overproduction of pRb2/p130 in HepG2 cells led to growth suppression, cell cycle arrest in G0/G1, altered cell morphology, inhibition of in vitro colony formation and reduction in tumourigenicity in SCID mice. This demonstration suggests a role of pRb2/p130 as a tumour suppressor protein in HCC and the loss of this protein may lead to the development or progression of HCC. Overexpression of pRb2/p130 in HCC was, therefore, suggested to be a programmed protective response of the organism to uncontrolled proliferation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCarcinogenesisMême sujetCancer-related Molecular PathwaysTravaux en français237 207