Application of Gene Microarrays in the Study of Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Gene macro- and microarrays have become an increasingly popular tool to investigate gene expression patterns by simultaneously analyzing the expression of thousands of genes in a single experiment. Through careful array design and appropriate analytical tools, one can relate gene expression patterns across large series of data to determine clusters of genes that are co-ordinately regulated as well as correlate patterns to particular disease states or experimental conditions. This approach has been applied to derive relationships between clinical parameters of certain cancers with gene profiles, which potentially may be used as prognostication tools or for identification of therapeutic targets. Although still in its infancy as a clinical laboratory tool, there are several recent reports that illustrate the power of gene microarrays for differential cancer diagnosis. For example, analysis of mRNA from diffuse large B-cell lymphomas using gene microarrays with approx 18,000 cDNA clones revealed two distinct gene expression patterns that were indicative of newly uncovered cancer subtypes and that were predictive of disease survival (1). Similarly, there is some preliminary evidence from gene microarray analyses to suggest that gene expression patterns in human breast cancers form two distinctive clusters that correlate with cell proliferation rates and activation of the interferon signal transduction pathway (2), although no direct clinical or pathological connections were noted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».