Abnormalities of chromosome 17 in oesophageal cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Oesophageal cancer is the most common malignancy encountered in South African males, especially in the Eastern Cape and surrounding region of South Africa. There are a number of risk factors and predisposing conditions that have been implicated in the aetiology of the disease. The tylosis oesophageal cancer (TOC) gene, localised to a small region on chromosome 17q25, has been shown to be associated with oesophageal squamous cell carcinoma. AIM: To investigate loss of heterozygosity (LOH) and microsatellite instability (MSI) in the region of the TOC locus. METHODS: In 74 oesophagectomy specimens for squamous cell carcinoma, microsatellite PCR was performed using five fluorescently labelled TOC markers. The PCR products were analysed and the data correlated with clinicopathological findings. RESULTS: LOH ranged from 25% to 60%. LOH for the individual markers was as follows: D17S1839, 25%; D17S1864, 36%; D17S1817, 38%; D17S785, 47.8%; and D17S579, 60%. MSI ranged from 4.1% to 6.8% for the five loci in the 17q region. MSI was 4.1% for the markers D17S579, D17S785 and D17S1817. Marker D17S1864 showed MSI to occur in 4 cases (5.4%) and marker D17S1839 in 5 cases (6.8%). CONCLUSION: No significant relationship between genetic and clinical parameters was observed; however, aberrations in poorly differentiated tumours were high for markers D17S579 and D17S1864 (25% and 37%, respectively), indicating that these markers may have an underlying role in the molecular pathogenesis of oesophageal squamous cell carcinoma. In addition, 63% of patients who died showed LOH for the markers D17S579, D17S1864 and D17S1817.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 ».