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Enregistrement W3160252189

SBEM protein expression correlates with estrogen receptor and tumor grade in breast cancer.

2004· article· en· W3160252189 sur OpenAlexaff
Mark M. Mutawe, Etienne Leygue, Yvonne Myal

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGlycosylation and Glycoproteins Research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerCancerMUC1Cancer researchInternal medicineBiologyOncologyPathologyMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

3282 We recently identified small breast epithelial mucin (SBEM) as a novel 90 amino-acid protein, the expression of which appears to be highly breast-specific. Structurally, this protein contains tandem repeats of the octapeptide neutral core sequence TTAAXTTA, that is characteristic of the large family of glycoproteins known as mucins. Since the epithelial surface mucin, MUC1, a member of this family, is abnormally glycosylated and its expression is up-regulated in breast cancer, we were interested in examining protein expression of SBEM in breast cancer cell lines, normal breast tissue and breast tumors. Western blot analysis of eight different breast cancer cell lines indicated variable SBEM protein expression. The MDA-231 and BT-20 cell lines exhibited high expression of SBEM protein, while the T5 and MCF-7 cell lines expressed SBEM at lower levels. In normal mammary tissue, SBEM was present, but there was a low level of expression. 88 breast tumors were analyzed by Western blot, and were classified as being SBEM-positive (n = 64) or SBEM-negative (n = 24). When compared to ER levels, SBEM positive tumors demonstrated lower ER levels (22.5fmol/mg) than SBEM negative tumors (63.0fmol/mg). There was also a positive correlation between SBEM level and tumor grade (P = 0.02). No correlation between SBEM and PR levels was observed (P = 0.71). All other normal tissues studied were negative for SBEM protein. These data suggest that a higher expression of the SBEM protein could help monitor breast cancer progression.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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