Human Kallikrein 14 (Klk14) Expression in Salivary Gland Tumors
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To analyze the expression of human kallikrein 14 (KLK14) in salivary gland tumors. METHODS: A standard immunoperoxidase staining technique was used to assess the expression profile of KLK14 in normal salivary glands and tumors including pleomorphic adenoma (PA; n=17), adenoid cystic carcinoma (ACC; n=13) and mucoepidermoid carcinoma (MEC; n=9). Tumor stage, grade, patient age and gender, and site of occurrence were recorded. These clinical parameters were correlated with KLK14 levels in malignant tumors. The expression profiles for KLK3, 5, 6, 8 and 13 were also retrieved. RESULTS: Normal salivary glands, PA, ACC and MEC showed strong expression of KLK14 in ductal and non-ductal cells. Both PA and ACC showed higher KLK14 levels than normal glands and MEC tissues. There were no statistically significant associations between levels of KLK14 and clinical parameters. CONCLUSIONS: The differences in the levels of KLK14 suggest that KLKs may aid in the differential diagnosis of salivary gland tumors. The coexpression of KLKs suggests their possible involvement in an enzymatic pathway activated in salivary gland. KLK14 may be a promising new biomarker in salivary gland tumors.
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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 ».