Epstein–Barr virus and its association with Fascin expression in colorectal cancers in the Syrian population: A tissue microarray study
Notice bibliographique
Résumé
Colorectal cancer (CRC) is the third most common malignancy in both men and women worldwide. Colorectal carcinogenesis is a complex, multistep process involving environmental and lifestyle features as well as sequential genetic changes in addition to bacterial and viral infections. Viral infection has a proven role in the incidence of approximately 20% of human cancers including gastric malignancies. Accordingly, Epstein-Barr virus (EBV) has been recently shown to be present in human gastric cancers, which could play an important role in the initiation and progression of these cancers. Therefore, this work explores the prevalence of EBV in 102 CRC tissues from the Syrian population using polymerase chain reaction (PCR) and tissue microarray (TMA) analysis. We found that EBV is present in 37 (36.27%) of CRC samples. Additionally, the expression of LMP1 onco-protein of EBV was found to be correlated with Fascin expression/overexpression in the majority of CRC tissue samples, which are intermediate/high grade invasive carcinomas. Our data indicate that EBV is present in CRC and its presence is associated with more aggressive cancer phenotype. Consequently, future investigations are needed to expose the role of EBV in CRC initiation and progression.
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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 | 0,001 |
| 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 ».