MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2978711591 · doi:10.1158/0008-5472.sabcs-09-4151

Amplification of the Prolactin Receptor Gene in Mammary Lobular Neoplasia.

2009· article· en· W2978711591 sur OpenAlexaff
Danh Tran‐Thanh, Nona Arneson, Melania Pintilie, Katherine E. Warren, Anita Bane, F P O’Malley, Susan J. Done

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreast Lesions and Carcinomas
Établissements canadiensMount Sinai HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInvasive lobular carcinomaLobular carcinomaBiologyTissue microarrayGene duplicationProlactin receptorPathologyCancerCarcinomaDuctal carcinomaComparative genomic hybridizationPolymerase chain reactionMicroarrayAmpliconBreast cancerGeneGenomeMedicineGeneticsProlactinGene expressionInvasive ductal carcinomaEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Lobular carcinoma in situ (LCIS) has long been considered a marker of increased risk of cancer in both breasts. However, recent studies have shown that it can behave as a non-obligate precursor lesion as well. The biology and natural history of LCIS still remains ill defined in part because it is a challenging lesion to study as it usually does not have an identifiable gross appearance and is only recognized in fixed tissue specimens.Material and Methods: Using array comparative genomic hybridization (aCGH) we have analyzed regions of amplification found in LCIS and adjacent invasive lobular carcinoma (ILC) in a series of thirteen cases of archival patient samples from our institution. Degenerate oligonucleotide primed (DOP) PCR was performed for whole genome amplification of the extracted DNA from microdissected tissue samples prior to microarray analysis. Analysis of microarray data was performed using Significance Analysis of Microarrays (SAM). Of the ten most amplified genes in LCIS (highest SAM scores), one was selected for quantitative real time PCR (Q-PCR) validation due to the limited amount of material available from these cases. Q-PCR validation was performed on samples from 8 cases of LCIS and invasive lobular carcinoma and 12 archival cases of ductal carcinoma in situ (DCIS) and invasive ductal carcinoma (IDC) for comparison.Results: Amongst the 10 genes with the highest SAM scores, the prolactin receptor gene (PRLR) was selected for further Q-PCR validation in our limited samples. Amplification of PRLR was confirmed by Q-PCR in 4/8 (50%) of cases of LCIS and 4/8 (50%) cases of ILC, compared to 0/12 (0%) cases of DCIS and 3/12 (25%) cases of IDC. When LCIS and ILC were combined into one group, there was more amplification of the prolactin receptor gene when compared to the DCIS and IDC group (p= 0.01). The level of amplification between the two groups also differed in the range of copy number values, which was lower in the ductal group (0.78-1.58, n=24) compared to the lobular group (0.92-3.68, n=16) (p<0.05).Conclusion: We have identified the prolactin receptor as a potential molecular target in lobular neoplasia using array comparative genomic hybridization. In contrast, we have shown that the prolactin receptor may not be as important for the progression of ductal lesions. These results support the view that lobular and ductal carcinoma evolve along separate pathways. Validation of the expression of PRLR in a larger number of LCIS cases is warranted. Citation Information: Cancer Res 2009;69(24 Suppl):Abstract nr 4151.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer ResearchMême sujetBreast Lesions and CarcinomasTravaux en français237 207