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Enregistrement W2264368908 · doi:10.1038/srep10002

Metastatic breast cancer cells in lymph nodes increase nodal collagen density

2015· article· en· W2264368908 sur OpenAlexaff
Asif Rizwan, Camille Bulte, Anusha Kalaichelvan, Menglin Cheng, Balaji Krishnamachary, Zaver M. Bhujwalla, Lu Jiang, Kristine Glunde

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBreast Cancer Treatment Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésLymphBreast cancerMetastasisExtracellular matrixPathologyMedicineCancerCancer cellLymph nodeMetastatic breast cancerCancer researchInternal medicineBiologyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The most life-threatening aspect of breast cancer is the occurrence of metastatic disease. The tumor draining lymph nodes typically are the first sites of metastasis in breast cancer. Collagen I fibers and the extracellular matrix have been implicated in breast cancer to form avenues for metastasis. In this study, we have investigated extracellular matrix molecules such as collagen I fibers in the lymph nodes of mice bearing orthotopic human breast cancer xenografts. The lymph nodes in mice with metastatic MDA-MB-231 and SUM159 tumor xenografts and tumor xenografts grown from circulating tumor cell lines displayed an increased collagen I density compared to mice with no tumor and mice with non-metastatic T-47D and MCF-7 tumor xenografts. These results suggest that cancer cells that have metastasized to the lymph nodes can modify the extracellular matrix components of these lymph nodes. Clinically, collagen density in the lymph nodes may be a good marker for identifying lymph nodes that have been invaded by breast cancer cells.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil0,667

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,249 · 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.

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

Citations76
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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