Hepcidin and Ferroportin Expression in Breast Cancer Tissue and Serum and Their Relationship with Anemia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Our correlation study investigated the relationships of the expression of hepcidin and ferroportin (fpn) in tissues and serum from breast cancer (bca) patients and the relationships of hepcidin and fpn with anemia. METHODS: We used elisa and immunohistochemistry to detect the expression of hepcidin and fpn in tissue and serum from 62 individuals with bca, and we analyzed correlations between hepcidin and fpn expression in tissue and in serum. At the same time, we evaluated the relationships between hepcidin, fpn, and anemia. RESULTS: Mean serum hepcidin was 8.18 ± 3.75 μg/L in bca patients with anemia and 4.53 ± 2.07μg/L in those without anemia, a statistically significant difference (t = 3.7090, p < 0.01). Mean serum fpn was obviously lower in the anemia group than in the non-anemia group (1.77 ± 0.51 μg/L vs. 2.46 ± 0.52 μg/L, t = 3.5115, p < 0.01). Serum hepcidin and hemoglobin were negatively correlated (r = -0.502, p < 0.01); however, serum fpn was positively correlated with hemoglobin, and serum hepcidin was negatively correlated with fpn. The rates of hepcidin and fpn expression in bca tissues were 50.0% and 61.2% respectively, but no association with anemia was observed. We also observed no relationship between expression of hepcidin and fpn in serum and in tissue. CONCLUSIONS: In bca patients, expression of hepcidin in serum was high, but expression of fpn was low, suggesting that serum hepcidin plays a major role in anemia in those patients. Expression of hepcidin and fpn in bca tissue showed no correlation with their expression in serum and no clear relationship with anemia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».