Immunohistochemical expression of pituitary tumor transforming gene in pituitary adenomas: clinico‐pathological variables
Notice bibliographique
Résumé
Pituitary tumor transforming gene (PTTG) was initially found to be overexpressed in GH4 rat pituitary adenomas (PA). PTTG overexpression has been correlated with patient survival, tumor grade, and/or invasiveness in several tumors including those of thyroid, breast, lung, and colon. Studies of PTTG as a prognostic indicator in PAs are limited and show conflicting results. We investigated PTTG immunostaining in 79 PAs of different subtypes (growth hormone (GH), 12; prolactin (PRL), 6, adrenocorticotropic hormone (ACTH), 11, gonadotroph, 21; null cell, 29) in relation to clinico‐pathological variables including patient age and sex, as well as tumor size, and invasiveness. The streptavidin‐biotin‐peroxidase method was used, with a monoclonal PTTG antibody (Abcam, Cambridge, UK). PTTG expression was found to be cytoplasmic in all PAs, with highest levels being present in GH adenomas and lowest in the PRL ones. No correlation was found with patient age, sex, tumor size or invasiveness. Thus, it appears that PTTG cannot serve as a prognostic marker in patients with PAs. PTTG has been implicated in several tumorigenic processes including angiogenesis, DNA damage repair and invasiveness. PTTG overexpression in PA warrants further research into its role in PA initiation and progression.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».