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Enregistrement W2163474517 · doi:10.1080/152873901300018057

ALTERATIONS OF K-ras AND p53 MUTATIONS IN COLORECTAL CANCER PATIENTS IN CENTRAL EUROPE

2001· article· en· W2163474517 sur OpenAlexaff
Edwin A. König, István Köves, Angela Răşinariu, Anghel R. Popp, Wolfgang Kusser, Ken Soyonki, Ágota Kovács, Barry W. Glickman, A. Jéney, Z Marcsek

Notice bibliographique

RevueJournal of Toxicology and Environmental Health · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGenetic factors in colorectal cancer
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExonColorectal cancerCancer researchBiologySingle-strand conformation polymorphismOncogeneGeneSuppressorTumor suppressor geneCarcinogenesisMutationTumor progressionMalignancyPolymerase chain reactionGeneticsCancerCell cycle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many molecular investigations of colorectal cancer (CRC) have suggested that the accumulation of specific mutations in proto-oncogenes and tumor suppressor genes regulating cell growth via signal transduction trigger the stagewise progression to malignancy. In this study, the frequency, location, and type of mutations of the K-ras proto-oncogene exon I and p53 tumor suppressor gene exons 5-8 were analyzed in colorectal carcinomas of 65 patients from Central Europe, using polymerase chain reaction (PCR)-cold single-strand conformation polymorphism (SSCP) screening and direct sequencing. The incidence of K-ras activating mutations in these Central European samples was lower (25%) compared to that obtained in American and western European populations (40-50% at least), while the incidence of p53 inactivating mutations was similar (58%). These results suggest that some other genetically linked mechanisms may play a role in CRC development and progression, and hence K-ras and p53 mutations cannot be considered to be universal genetic markers for CRC.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,290
Écart entre enseignants0,276 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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