Differential Expression of Proteins and Genes at the Tumor‐Brain Interface in Invasive Meningioma
Notice bibliographique
Résumé
Most meningiomas are dural-based extra-axial tumors in close contact with the brain. Expression of genes and proteins at the tumor-brain interface in brain-invasive meningioma is basically unknown. Using the NanoString pan-cancer panel, differential expression of genes in the invasive edge versus main tumor body was determined in 12 invasive meningiomas (comprising the discovery cohort), and 6 candidate genes: DTX1, RASGRF1, GRIN1, TNR, IL6, and NR4A1, were identified. By immunohistochemistry, DTX1 and RASGRF1 expression correlated with gene expression, and were studied in an expanded cohort of 21 invasive and 15 noninvasive meningiomas, together with Ki-67. Significantly higher expression of DTX1, RASGFR1, and Ki-67 was found in the invasive edge compared with the main tumor body. Increased expression of RASGRF1 and Ki-67 was more clearly associated with brain invasion. The situation with DTX1 was less definitive since increased expression was observed in meningiomas both at the invasive edge and when in close contact with brain but without invasion. Pathway analyses identified significant links between DTX1 and RASGRF1 and key biological processes, including cell-cell adhesion, and signaling pathways including Notch, RAS, MAPK, and Rho. Higher expression of DTX1, RASGRF1, and Ki-67 in the brain-invasive area of meningiomas suggests that these proteins play a role in the process of brain invasion.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».