Correlation between SPARC, TGFβ1, Endoglin and angiogenesis mechanism in lung cancer.
Notice bibliographique
Résumé
To study the relationship between Secreted protein, acidic and rich in cysteine (SPARC), Transforming growth factorβ1 (TGFβ1), Endoglin and angiogenesis in lung cancer, 40 cases of lung cancer specimens and 40 adjacent normal lung tissues specimens were collected and 10 cases from each were selected for preparation of tissue chip. CD34 (endothelial cell marker), Endoglin human α-Smooth muscle actin, and (α-SMA) markers were performed by immunohistochemical staining, and the immuno-phenotype and the relationship between different morphologies of the microvascular wall components were evaluated. The expression of SPARC mRNA and protein, TGFβ1 mRNA and protein and Endoglin in the remaining 30 cases of lung cancer were detected by immunohistochemistry and in-situ hybridization. The result shows that the positive rates of SPARC, TGFβ1 and Endoglin in lung cancer tissues were significantly higher than those in adjacent normal lung tissues (P less than 0.05). The expression of SPARC and TGFβ1 was negatively correlated with lung cancer. When the positive expression of SPARC increased, the micro-vessel density (MVD) marked by Endoglin decreased gradually; while the positive expression of TGFβ1 increased, MVD increased gradually, and SPARC, TGFβ1 and MVD were correlated (P less than0.05). High SPARC mRNA expression in lung cancer tissues could inhibit the progression of lung cancer, while high TGFβ1 mRNA expression can promote the progression of lung cancer and participate in the metastasis of lung cancer. To sum up, the angiogenesis of lung cancer may be related to the interaction of SPARC, TGFβ1 and Endoglin.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».