Expression and Polymorphism of Toll-Like Receptor 4 and Effect on NF-κB Mediated Inflammation in Colon Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
Our aim was to evaluate the association between the expression and the polymorphism of TLR4/NF-κB pathways and colon cancer. TLR4 (rs4986790, rs10759932, rs10759931 and rs2770150) were genotyped in blood samples from Colorectal patients and healthy controls. TLR4 and cytokines inflammatory expression were evaluated by real time PCR on 40 matching normal and colon tissues and the protein level by Immunohistochemistry. The high level of TLR4 expression in colon cancer tissues is mainly due to infections by bacteria in the human colon and leads to induction of an acute secretion of inflammatory cytokines mediated by NF-κB. Also, we report here a clear evidence for an association between TLR4 rs10759931 polymorphism (OR = 0.086, CI: 0.04-0.18, P = <0.00001). This polymorphism affects the entire population without being specific to either gender or to any age group. In contrast, the rs2770150 is associated with colon cancer in women aged over 50 years and is closely linked with the decreased levels of female sex hormones during the post-menopausal period (OR = 0.188, CI: 0.074-0.48, P = <0.00084). rs10759932 and rs4986790 appear to have any association with colon cancer. Our data suggest that TLR4 SNPs could possibly serve as biomarkers for decision making in colon cancer treatment.
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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 | 0,000 | 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 ».