Characterizing the Expression of Cytochrome P450s in Breast Cancer Cells
Notice bibliographique
Résumé
Une résistance aux agents anticancéreux utilisés dans le traitement du cancer du sein est souvent associée à un échec de traitement. Des variations dans le devenir des agents anticancéreux dans l’organisme, sont des facteurs pouvant expliquer des phénomènes de résistance. Notre but était d’évaluer l’impact des isoenzymes du CYP450s, dans le métabolisme local des agents anticancéreux. Notre premier objectif était de valider un gène rapporteur pour nos analyses de PCR en temps réel. Pour ce faire, nous avons criblé l’expression de 6 gènes rapporteurs dans 23 lignées cellulaires. NUP-214 a été démontré comme étant le gène rapporteur le plus stable avec un écart-type de seulement 0.55 Ct. Notre deuxième objectif était de déterminer le niveau d’expression des ARNm de 19 isoformes du CYP450 dans plusieurs lignées cellulaires du cancer du sein. Les ARNm des CYP450s ont démontré une très grande variabilité entre les lignées cellulaires. Les isoformes CYP1B1 et CYP2J2 démontrent l’expression la plus importante pour la majorité des lignées. Notre troisième objectif était d’évaluer la corrélation entre l’expression des isoformes des CYP450s et leur activité métabolique en utilisant les substrats spécifiques du CYP1B1 et 2J2, 7-éthoxyrésorufine et ébastine, respectivement. Une forte corrélation (r2=0.99) fut observée entre l’activité métabolique vis-à-vis l’ébastine et l’expression du CYP2J2. De même, le métabolisme du 7-éthoxyrésorufine était fortement corrélé (r2=0.98) avec l’expression du CYP1B1. En résumé, ces résultats suggèrent que le métabolisme local des agents anticancéreux pourrait significativement moduler le devenir des agents anticancéreux dans l’organisme, et pourrait être ainsi, une source de résistance.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».