SECTION OF BIOMEDICAL SCIENCES: Abstracts of the Annual Meeting 23–24 June 2010
Notice bibliographique
Résumé
Mammary microcalcifications are one of the most reliable mammographic features of non-palpable breast cancer.They are often the sole indicator of the disease but despite this the molecular mechanisms involved in their formation remain unclear.There are two types of calcifications associated with breast disease.Calcium oxalate is associated with benign lesions of the breast, whereas hydroxyapatite is associated with benign and malignant tumors.The aim of this study was to assess and characterise the mineralization potential of various mammary cell lines in vitro and in vivo.Additional studies are also underway to investigate the molecular mechanisms involved in this process.Human and mouse mammary cell lines (MCF10a, Hs578T, Hs578Ts(i) 8 , 4T1, 4T1.2) were grown in an osteogenic cocktail (ascorbic acid, beta-glycerophosphate, ±dexamethasone) in either monolayer or 3D collagen GAG scaffolds for up to 4 weeks.Alizarin red S and von Kossa staining, colorimetric calcium assay and Raman spectroscopy were used to assess and characterise mineralization.Real-time RTPCR was used to examine the expression of osteopontin, alkaline phosphatase, bone sialoprotein and collagen type I.In addition, 4T1 and 4T1.2 cells were implanted into the mammary fat pad of BALB/c mice and tumors produced were fixed and embedded in paraffin wax to investigate in vivo mineralization potential of these cell lines.Statistical analysis was carried out using a 2-way ANOVA and Bonferroni post-tests.
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,499 | 0,293 |
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 ».