Evolutionary Hypothesis in Cell Cycle of Breast Cancer Patients: Mosaic Phases in Single Cancer Cells
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Cell cycle shapes the initiation, progression and therapeutic approaches of neoplasms. An uncontrolled cell proliferation and growth are the key characteristics of either malignant or benign tumors. The programmed check points control the transition of phases through the related barriers. Therefore, balancing the carcinogenic processes may inhibit progression and facilitate a targeted-base therapy. Methods: The present study is performed in interphase. Detection of the Mosaic Phases (MPs) by Fluorescence In Situ Hybridization was confirmed by assaying the protein expression (PE) including immunofluorescence and flow cytometry. Results: The novel hypothesis reflects the presence of dual and/or multi-phases, as minor clones in single cells of breast cancer (BC) patients. This finding led to initiate a model with applicable ratio values and different MPs including G1/S, S/G2 and G1/S/G2, accompanied by normal phases (G1, S, G2). The remarkable harmonic behaviors between signal copy numbers and the corresponding PE, dual- and triple- co-expression between different cyclins combination including E/B1 and D1/E/B1 and the other involved proteins were observed. The ratio of gain to normal signals appeared to be a good prognosis for chromosome 1, but better survival was significantly obtained for this ratio in chromosome 3 Conclusion: The predisposing-diagnostic-predictive-prognostic-preventive panels may lead to innovate the CDKs inhibitor-based therapy by considering the MPs Model; and may also be considered for clinical classification, in BC and other cancers.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».