Expression of p33ING1 mRNA and chemosensitivity in brain tumor cells.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mutations and down-regulation of tumor suppressor genes can contribute to both tumorigenesis and chemotherapy resistance. The tumor suppressor p33ING1 has growth-inhibitory and pro-apoptotic effects recruiting p53 and it plays a role in DNA repair through interaction with PCNA. We questioned whether p33ING1 mRNA expression correlates with the chemosensitivity of brain tumor cells. MATERIALS AND METHODS: Various malignant brain tumor cell lines were examined for their sensitivity to cisplatin, doxorubicin, etoposide and the antimitotic agents vincristine and paclitaxel by MTT-cytotoxicity assays. p33ING1 mRNA expression was determined by RT-PCR. RESULTS: We found that, unlike other tumor types, ING1 levels were higher in glioma cell lines than in normal control cells. Medulloblastoma cells revealed the lowest ING1 expression of the lines tested. Comparing all cell lines, p33ING1 gene expression significantly (p = 0.028) correlated with resistance to vincristine (r2 = 0.87). CONCLUSION: Our results suggest that p33ING1 mRNA levels may be used to predict the chemosensitivity of brain tumor cells to vincristine.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».