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Enregistrement W2319602692 · doi:10.2310/7750.2007.00029

Overexpression of p27 <sup>KIP1</sup> in Seborrheic Keratosis

2007· article· en· W2319602692 sur OpenAlexaff
Andrea K. Bruecks, Sunil Kalia, Martin J. Trotter

Notice bibliographique

RevueJournal of Cutaneous Medicine and Surgery · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSkin and Cellular Biology Research
Établissements canadiensCalgary Laboratory ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesForskningsrådet om Hälsa, Arbetsliv och Välfärd
Mots-clésProliferation indexKeratinocyteSeborrheic keratosisImmunohistochemistryCyclin D1KinaseCell growthCyclinCancer researchProliferative indexMedicineCell cyclePathologyBiologyCell biologyCancerInternal medicineCell cultureGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The pathogenesis of seborrheic keratosis (SK) is not well understood. SKs are slow growing, but the details of cell cycle control in these lesions are not known. We hypothesized that cyclin-dependent kinase inhibitors would be strongly expressed in SKs and that the proliferation rate would be low. OBJECTIVES: To quantify the expression of Ki67, p16(INK4a), p21(WAF1), and p27(KIP1 )in SK. METHODS: We assessed acanthotic SKs (n=10) and irritated SKs (n=10) for Ki67, p16(INK4a), p21(WAF1), and p27(KIP1 )expression using immunohistochemistry. RESULTS: For nonirritated acanthotic pattern SKs, the Ki67 index was 3.4% (range 0.6-6.5%), confirming a low proliferation rate. The p16(INK4A) index was 6.0% (range 0-16%), and the p21(WAF1) index was 4.8% (range 0-25%). p27(KIP1) was strongly and diffusely expressed in all SKs, with a labeling index of 78% (range 75-85%). The labeling indices were similar in irritated SK lesions with a slightly increased proliferation rate and corresponding decrease in p27(KIP1) expression. CONCLUSIONS: We conclude that in SKs, strong expression of the cyclin-dependent kinase inhibitor p27(KIP1) appears to be a major mechanism controlling keratinocyte proliferation.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,316

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 GPT0,283
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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