Concentration of Secreted Frizzled-Related Proteins (SFRPs) in Non-Small Cell Lung Carcinoma Subtypes—A Preliminary Study
Notice bibliographique
Résumé
Non-small cell lung carcinoma (NSCLC) is the most common lung cancer worldwide. Secreted frizzled-related proteins (SFRPs) are important tumour suppressors and antagonists of the Wnt signalling pathway, which is linked with cancer development. The aim of this study was to evaluate the concentrations of SFRP1, SFRP2, and SFRP5 proteins in tumour and non-tumour (NT) samples obtained from 65 patients with primary NSCLC. An enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) was used to measure the concentrations of SFRPs in the tissue homogenates. A significantly lower SFRP2 protein concentration was found in the total NSCLC tumour samples and the following NSCLC subtypes: squamous cell carcinoma (SCC) and adenocarcinoma (AC) (p > 0.05, p = 0.028 and p = 0.001, respectively). AC tumour samples had a higher SFRP1 level than NT samples (p = 0.022), while the highest SFRP1 concentration was found in NSCLC samples from patients with clinical stage T4 cancer. Increased concentrations of SFRP1 and SFRP5 were present in stage III NSCLC samples, while the tumour samples with high pleural invasion (PL2) had an increased level of SFRP2. The results from this study suggest that the tumour suppressor or oncogenic roles of SFRPs could be connected with the NSCLC subtype. The levels of SFRPs varied according to the clinicopathological parameters of NSCLC.
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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 | 0,000 |
| 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 ».