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Enregistrement W7053337654

Upper limb modelling, dynamic analysis, and force distribution using fuzzy logic

2007· other· en· W7053337654 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2007
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasma Diagnostics and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerExtracellular matrixCancerEstrogenPhenotypeEndocrine systemCancer cellCell
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Breast cancer is a hormonally responsive cancer and hormones, including estrogen, are required for breast cancer growth. The evolution of breast cancer into an estrogen-independent growth phenotype is thought to be an important step in the progression of breast cancer to hormone-independence and endocrine therapy resistance. Understanding the factors that contribute to the development of an estrogen-nonresponsive growth phenotype is of major importance in terms of breast cancer therapeutics. Resistance to endocrine therapies may be due to a number of factors, including loss of estrogen receptor-alpha (ER-_) expression, but most tumours that have developed resistance to endocrine therapy remain ER-_ positive. The mechanisms responsible for the development of estrogen-independence in the presence of continued expression of ER-_ are poorly understood. In order to address this, a breast cancer cell model of apparent estrogen-independence was developed. An estrogen-nonresponsive cell fine, T5-PRF, was developed from T5 (ER-_) positive and estrogen-responsive) human breast cancer cells by chronically depleting the cells of estrogen in long-term culture. The T5-PRF cells are insensitive to the growth-stimulatory effects of estrogen while still retaining expression of the (ER-_) The tissue matrix consists of linkages and interactions of the nuclear matrix (NM), cytoskeleton and extracellular matrix. This system is a dynamic structural and functional component of the cell that maintains and coordinates cell function and gene expression. The (ER-_) is localized to the NM and studies suggest that alterations in NM proteins may influence gene expression. Three proteins (identified as cytokeratins 8, 18 and 19) present in the NM-intermediate filament (NM-IF) fraction were found to be regulated by estrogen in T5 human breast cancer cells. However, T5-PRF, estrogen-nonresponsive cells, overexpressed these three proteins compared to T5 cells, and these proteins were no longer regulated by estrogen in T5-PRF cells. Treating T5 cells with antiestrogens resulted in a significant reduction in these proteins, while no effect was seen in T5-PRF cells, supporting the conclusion that these three NM-IF proteins are regulated by estrogen in T5 human breast cancer cells and may play a role in estrogen action in human breast Comm cells. T5-PRF cells were also found to have significantly increased ligand-independent (ER-_) activity. In addition, an ER-_ mRNA variant with an inframe deletion of exons 3 and 4 was detected in T5-PRF, but not T5, human breast cancer cells. Recombinant expression of this (ER-_) variant in T5 human breast cancer cells increased estrogen-dependent and -independent reporter gene expression, suggesting that the presence of this (ER-_) mRNA variant may contribute to anestrogen-independent growth phenotype. Furthermore, T5-PRF human breast cancer cells contained elevated mitogen-activated protein kinase (MAPK) activity. The MAPK signal transduction pathway can be activated by estrogen in human breast cancer cells and may be involved in the regulation of ER-_ transcriptional activity through both ligand-dependent and independent pathways, suggesting that increased activity of MAPK may contribute to the ligand-independent activity of the ER-_ in T5-PRF cells. In conclusion, T5-PRF human breast cancer cells contain several changes compared to parental T5 cells, which may all contribute to an estrogen-nonresponsive growth phenotype and affect the transcriptional activity/regulation of the (ER-_)

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,152
Écart entre enseignants0,149 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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