Auswertung von Häufigkeitsverteilungen und Korrelationen der Proteine Hdm2, P53, P63, P14ARF und P16INK4a im invasiven Harnblasenkarzinom an digitalisierten Tissue Mikroarrays
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this thesis the protein expression profiles of P53, P63, Hdm2, P14ARF and P16INK4a on a tissue microarray (TMA) from invasive bladder cancer were digitalized and their phenotypic expression-pattern was investigated. P53, P14ARF and Hdm2 are part of the regulatory mechanism which plays a vital role in cell cycle arrest in healthy cells. However, mutation often occurs in tumour cells leading to immortalization and progression [133, 224, 222]. Karni-Schmidt et al. [114] discovered that ΔNP63 positive bladder carcinomas hold an especially poor prognosis. Additionally, Choi et al. [34] were able to demonstrate the important role of epithelial-mesenchymal transition in the development of invasive bladder cancer. Common alterations seen in invasive bladder carcinomas are mutations of the INK4a/ARF gene locus, which codes for P14ARF and P16INK4a [136]. Thus, the present thesis implemented discussions on the correlation of the regulation of these two proteins. The fast development of new technical devices to digitalize and share scanned histologic slides had a strong impact of the integration of telemedicine in routine use as a tool for histopathologic evaluation. With that patient care could be improved in countries covering an extensive surface and countries suffering from a shortage of medical personnel as positive results in Canada and Egypt are demonstrating [7, 8, 243]. To investigate, if these measures are also suitable to be implemented in addition to the established techniques for the preparation and analyses as part of the investigation of marker profiles of tumour samples, was an additional part of the provided work.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 découle