BMI-1 and survivin expression with clinicopathological correlation and prognostic impact in B and T/NK- cell non-Hodgkin lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
Background: The pathogenesis of non-Hodgkin lymphoma is a complex process that involves several molecular changes. Alterations in polycomb group proteins as well as Survivin have been described but details are still lacking particularly in T/NK-cell lymphomas. Polycomb proteins have a big role in cell cycle and differentiation. Survivin is another recently recognized player in non-Hodgkin lymphoma.Objective: To study the pattern of Bmi-1 and Survivin in different categories of B- and T/NK- cell non-Hodgkin lymphomas, their association with the clinicopathological parameters, and their impact on the prognosis of non-Hodgkin lymphomas.Material& methods: Immunohistochemical staining was used to study paraffin samples of 267 patients’ biopsies. We used tonsils and reactive lymph node as normal control.Results: Both Bmi-1 and Survivin showed significant upregulation in several subtypes B- (P = .000-.02 for Bmi-1 and .00- .03 forSurvivin) and T/NK cell lymphomas (P= .009-.03 for Bmi-1 and 0.008- 0.009 for Survivin) compared to normal tissue. Significantpositive correlation between Bmi-1 and Survivin was detected in both B- (Co= 0.539**, P = .00) and T - cell lymphomas (Co= 0.560**, P = .000). A statistically significant difference between overall survival and expression of both BMI-1 and Survivin was detected (P = .00 for BMI-1and survivin).Conclusion: Bmi-1 and Survivin show significant upregulation as well correlation with clinicopathological parameters and overall survival of non-Hodgkin lymphomas.
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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 ».