Notice bibliographique
Résumé
Tumor marker studies were conducted measuring 2,277 malignancies using a cut-off of 3 fmol/ml. As found 110 of 110 trophoblastic malignancies or 100% were positive for ß-core fragment an hCG serum degradation product. Just 949 of 2167 (44%) of non-trophoblastic or other cancers were positive using this 3 fmol/ml cut-off. When the cut-off of the assay was lowered to 0.1 fmol/ml, or lowered by 30-fold 100% of non-trophoblastic or other cancers were detected, or all cancers were detected. What do cancers secrete. Cancer were tested with three immunoassays, Immulite total hCG, B152 hyperglycosylated hCG and FBT11 free ß-subunit, serum of 34 trophoblastic cancers and 32 non-trophoblastic cancers were tested. A total of 34 of 34 trophoblastic cancer produced primarily hyperglycosylated hCG (B152 hyperglycosylated assay 96%±12% of Immulite), and 32 of 32 non-trophoblastic cancers produced primarily hyperglycosylated hCG free ß-subunit (B152 hyperglycosylated assay 102%±6.2% of Immulite, FBT11 free ß-subunit assay 128%±10% of Immulite). Seven independent laboratories each showed with a wide mixture of cancers (patient tissue and cancer cell lines) that ß-subunit promoted malignancy (cell growth, cell invasion and blockage of apoptosis) in cancer cells. I then showed that hyperglycosylated hCG and its ß-subunit promoted malignancy in 10 different cancer cell lines. I then tied my data and the seven independent laboratory data together and concluded that hyperglycosylated hCG and its ß-subunit drove malignancy in all or most cancers.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».