Targeted expression of a human pituitary tumor–derived isoform of FGF receptor-4 recapitulates pituitary tumorigenesis
Notice bibliographique
Résumé
MethodsCharacterization of human pituitary tissues.Pituitary tumors were obtained at surgery.Normal pituitary tissue was obtained at autopsy within 6 hours postmortem.Each tissue sample was divided, and one portion was fixed in formalin and embedded in paraffin for detailed histologic and immunohistochemical analysis.The second piece was snap-frozen in liquid nitrogen and stored at -70C.RT-PCR analysis of mRNA.Total RNA was extracted by the guanidinium isothiocyanate method.One microgram of DNase-treated RNA was reverse-transcribed using 2.5 U/ml of murine leukemia virus reverse transcriptase, 2.5 mM MgCl 2 , 1 mM dNTP, 2.5 mM random hexamers, and 1 U/ml RNase inhibitor.The integrity of RNA of each sample was assessed by amplification of the PGK-1 gene.The human breast cancer MCF-7 cell line, which expresses FGFR4 (18) was used as a positive control for FGFR4 analysis.PCR analyses of FGFR4 mRNA were performed with the following sense primers: exon 1 (5-TCGGGCTGTCTGCGGACCCTG-3), exon 2 codons 73-93 (5-CCTGTTGGGGGTCCTGCTGAGTGTG-3), exon 4 codons 478-490 (5-CTTGCTGGGGGTACCT-GTGCCTATT-3), exon 5 codons 539-558 (5-TACCT-GCGGGGAACACCGTC-3), exon 6 codons 658-679 (5-CTGCGCCATCAGCACTGGAGT-3), exon 6 codons 726-744 (5-GCCTGGTAGAGAACGCTGT-3), and exon 6 codons 745-767 (5-GGCAGCATCCGCTATAACTAC-CTGC-3).The antisense primers used were exon 11 codons1536-1557 (5-CTGACCAAGCCAGCACTGTG-GC-3), and exon 18 codons 2441-2461 (5-TCGGGTCTGGGGTGCAGACA-3).The identity of all PCR products was verified by sequencing using an automated sequencer.Northern blot analysis of mRNA.Twenty micrograms of DNase-treated RNA was electrophoresed on a 1% agarose gel, transferred to a nitrocellulose membrane, fixed with a UV crosslinker, prehybridized, and
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».