Characterization of three new serous epithelial ovarian cancer cell lines
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cell lines constitute a powerful model to study cancer, and here we describe three new epithelial ovarian cancer (EOC) cell lines derived from poorly differentiated serous solid tumors (TOV-1946, and TOV-2223G), as well as the matched ascites for one case (OV-1946). METHODS: In addition to growth parameters, the cell lines were characterized for anchorage independent growth, migration and invasion potential, ability to form spheroids and xenografts in SCID mice. RESULTS: While all cell lines were capable of anchorage independent growth, only the TOV-1946 and OV-1946 cell lines were able to form spheroid and produce tumors. Profiling of keratins, p53 and Her2 protein expression was assessed by immunohistochemistry and western blot analyses. Somatic TP53 mutations were found in all cell lines, with TOV-1946 and OV-1946 harboring the same mutation, and none harbored the commonly observed somatic mutations in BRAF, KRAS or germline BRCA1/2 mutations found to recur in the French Canadian population. Conventional cytogenetics and spectral karyotype (SKY) analyses revealed complex karyotypes often observed in ovarian disease. CONCLUSION: This is the first report of the establishment of matched EOC cell lines derived from both solid tumor and ascites of the same patient.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».