[Ki-67 expression and significance of different molecular subtypes of breast invasive ductal carcinoma].
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To analyze Ki-67 expression and explore its significance in different molecular subtypes of breast invasive ductal carcinoma (IDC). METHODS: The expressions of estrogen receptor (ER), progesterone receptor (PR), human epidermal growth factor receptor-2 (HER-2) and Ki-67 were detected in 126 cases of IDC by immunohistochemical staining. Then the molecular subtype of each case of IDC was determined.Statistical analysis was performed to determine the relationship between Ki-67 expression and the molecular subtypes with clinicopathological features of IDC. RESULTS: There was no statistically significant difference of Ki-67 expression in age and tumor size (P > 0.05).However, significant difference existed in histological grading and lymph node metastasis (P < 0.05). The expression level of Ki-67 was negatively correlated with ER expression (r = -0.273, P = 0.002) and PR expression (r = -0.242, P = 0.007) and positively with HER-2 expression (r = 0.245, P = 0.006) . A low expression of Ki-67 was in LumianlA subtype (17/17) and high expression in other molecular subtypes. Moreover, the rate of high expression (Ki-67 LI>50%) in each subtype progressively increased with the degree of molecular typing and Ki-67 expression in different molecular subtypes showed significant difference (P < 0.05). CONCLUSIONS: The expression level of Ki-67 is correlated with histological grading and molecular type of IDC. High expression of Ki-67 carries poor prognosis. Thus it is necessary to perform a variety of routine clinicopathological examinations, such as Ki-67, ER, PR and HER-2.
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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 | 0,001 |
| 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 ».