Zinc stable isotope analysis reveals Zn dyshomeostasis in benign tumours, breast cancer, and adjacent histologically normal tissue
Notice bibliographique
Résumé
The disruption of Zn homeostasis has been linked with breast cancer development and progression. To enhance our understanding of changes in Zn homeostasis both inside and around the tumour microenvironment, Zn concentrations and isotopic compositions (δ66Zn) were determined in benign (BT) and malignant (MT) tumours, healthy tissue from reduction mammoplasty (HT), and histologically normal tissue adjacent to benign (NAT(BT)) and malignant tumours (NAT(MT)). Mean Zn concentrations in NAT(BT) are 5.5 µg g-1 greater than in NAT(MT) (p = 0.00056) and 5.1 µg g-1 greater than in HT (p = 0.0026). Zinc concentrations in MT are 12.9 µg g-1 greater than in HT (p = 0.00012) and 13.3 µg g-1 greater than in NAT(MT) (p < 0.0001), whereas δ66Zn is 0.17‰ lower in MT than HT (p = 0.017). Benign tumour Zn concentrations are also elevated compared to HT (p = 0.00013), but are not significantly elevated compared to NAT(BT) (p = 0.32). The δ66Zn of BT is 0.15‰ lower than in NAT(BT) (p = 0.045). The similar light δ66Zn of BT and MT compared to HT and NAT may be related to the isotopic compensation of increased metallothionein (64Zn-rich) expression by activated matrix metalloproteinase (66Zn-rich) in MT, and indicates a resultant 66Zn-rich reservoir may exist in patients with breast tumours. Zinc isotopic compositions thus show promise as a potential diagnostic tool for the detection of breast tumours. The revealed differences of Zn accumulation in healthy and tumour-adjacent tissues require additional investigation.
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 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 | 0,001 | 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 ».