Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the expression of SPARC and TGFβ1 in lung cancer tissue and the mutual relationship. Methods The expression of SPARC mRNA and TGFβ1 mRNA were detected in 71 cases of lung cancer and 30 cases of normal lung tissue by in situ hybridization. Results(1)The expression of SPARC mRNA in lung cancer was significantly higher than that in normal lung tissue(P0.05). The expression of SPARC mRNA was mainly found in cancer cells and interstitial fibroblasts, and was related to the clinical stage and lymph node metastasis(P0.05).(2) The expression of TGFβ1 mRNA in lung cancer was significantly higher than that in normal lung tissue(P0.05). The expression of TGFβ1 mRNA in lung cancer was associated with tumor size, clinical stage and lymph node metastasis(P0.05).(3) SPARC mRNA and TGFβ1 mRNA expression in lung cancer tissues had negative correlation(r=-0.356, P=0.002). Conclusion The high expression of SPARC mRNA could be correlated with inhibiting the progress of lung cancer, but TGFβ1 mRNA expression could be correlated with promoting the progress of lung cancer and participates in the transfer process of lung cancer. Both may play important roles in the occurrence and development of lung cancer.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».