Screening and identification of specific markers for bladder transitional cell carcinoma from urine urothelial cells with suppressive subtractive hybridization and cDNA microarray
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The objective of this study was to screen and identifydifferentially expressed genes in invasive bladder transitional cellcarcinoma (BTCC).Methods: Voided urine samples were collected from consecutivepatients with BTCC and patients under surveillance for bladdercancer recurrence; voided urine samples from patients with nonmalignantdiseases served as control. We identified the differentiallyexpressed genes by comparing urine samples of bladdercarcinoma to that of the control group with suppressive subtractivehybridization (SSH) and cDNA microarray. The differentiallyexpressed genes were verified by quantitative real-time polymerasechain reaction (QPCR).Results: From the 762 white colonies, a total of 449 positive cloneswere obtained in which 112 were found to be upregulated in BTCC.Sequencing and homology analysis were performed for these 112clonies. The detection rates of some known genes (including IGF-1, human telomerase reverse transcriptase [hTERT], bladder cancerspecific nuclear matrix protein 4 [BLCA-4] and homeobox A13[HOXA13]) for BTCC at the Ta, T1 and >T1 stages were 48%, 90%and 100%, respectively, with a specificity of 85%. The test specificitywas 80% for the 30 control patients with urinary tract infections. Thecombination of BLCA-4 and HOXA13 could distinguish betweenlow- and high-grade tumours, with specificity and sensitivity of 80%.Conclusion: We successfully constructed a reliable SSH library ofBTCC and found that combination detection insulin-like growthfactor 1 (IGF-1), hTERT, BLCA-4 and HOXA13 genes could helpto evaluate BTCC at different stages.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».