Notice bibliographique
Résumé
Neuroblastoma (NB) is the most common extracranial pediatric cancer with a five-year survival rate of less than 50%. It arises from neural crest precursors in tissues such as the adrenal gland. Metastatic NB is often fatal with common sites including bone, bone marrow and brain. Our laboratory previously developed a mouse model of NB to study metastasis to the bone and the brain, isolated tumor cells from these metastatic sites and identified genes regulating their metastatic behavior. Since neural crest-derived cells often use receptor tyrosine kinases (RTKs) and their ligands to proliferate and migrate, I hypothesized that NB cells also use these proteins to metastasize. To address this, I performed mass spectroscopy analysis of NB cell surface proteins and scRNA-seq to identify RTKs and their ligands enriched in hypermetastatic NB cells as compared to less metastatic parental cells. I identified four RTKs, PDGFRA, PDGFRB, EGFR, and FGFR1 and found that the PDGFRB ligand PDGFBB mediated the migration and invasion of the hypermetastatic cells without markedly affecting the parental cells. These findings suggest that NB cells use PDGF to mediate part of the metastatic process.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».