Evaluation of human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) single nucleotide polymorphisms (SNPs) in normal and breast tumor tissues and their link with breast cancer prognostic factors
Notice bibliographique
Résumé
Amplification of the human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) gene is associated with worse prognosis and decreased overall survival in breast cancer patients. The HER2 gene contains several polymorphisms; two of the best-characterized HER2 polymorphisms are Ile655Val and Ala1170Pro. The aim of this study was to evaluate the association between these two HER2 polymorphisms in normal breast and breast cancer tissues and known breast cancer prognostic factors in a retrospective cohort study of 73 women with non-metastatic HER2-positive breast cancer. HER2 polymorphisms were assessed in breast cancer tissue and normal breast tissue using TaqMan assay. Ala1170Pro polymorphism in normal breast tissue was associated with age at diagnosis (p = 0.007), tumor size (p = 0.004) and lymphovascular invasion (p = 0.06). Similar significant associations in cancer tissues were observed. No association between the Ile655Val polymorphism and prognostic factors were observed. However, we found significant differences in the distribution of Ile655Val (p = 0.03) and Ala1170Pro (p = 0.01) genotypes between normal breast and breast tumor tissues. This study demonstrates that only the Ala1170Pro polymorphism is associated with prognostic factors in HER2-positive breast cancer patients. Moreover, our results suggest that both HER2 polymorphisms could play a significant role in carcinogenesis in non-metastatic HER2-positive breast cancer women.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».