Immunophenotypic characteristics of mast cells in non-metastatic seminoma
Notice bibliographique
Résumé
Germ cell tumors are rare testicular neoplasms that occur in young men, and their proportion is 2%. Pathological changes in the immune landscape of seminoma - the interaction of mast cells, T-, B-lymphocytes and macrophages with atypical spermatogenic cells, possibly impart a certain uniqueness to seminoma, and their number determines the stage of tumor growth. At the same time, the question of the participation of mast cells in the progression of seminoma remains debatable. OBJECTIVE: Immunophenotypic analysis of mast cells in non-metastatic seminoma. MATERIAL AND METHODS: =21, age 20-53 years) - intact testicles. Histochemical (Toluidine blue) and immunohistochemical (antibodies to Tryptase, Chymase and CPA3) research methods were used. RESULTS: Based on the conducted histochemical reactions, it was found that mature mast cells predominate in seminoma, and their number is directly proportional to the pTNM stage. In immunohistochemical analysis of mast cells, we also observed a quantitative change in specific proteases, especially Tryptase, depending on the pTNM stage of seminoma, towards their decrease. CONCLUSION: Immunophenotypic distribution of secretome granules indicates a decrease in the number of Tryptase-, Chymase- and CPA3-mast cells, which is inversely proportional to the pTNM stage of non-metastatic seminoma.
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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) | 0,002 | 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 ».