Notice bibliographique
Résumé
Since the beginning of this work in 1998, it is estimated that 1780 men died of prostate cancer in Quebec. Molecular analysis of prostate cancer will eventually lead to the discovery of key genes involved in its onset and progression. The present project was to compare gene expression profiles in human non-tumorigenic versus tumorigenic prostate cell lines generated in our laboratory. A putative tumor suppressor gene present on 12q13 would be responsible for the non-tumorigenic phenotype of one cell line as discovered earlier by our team. In order to compare gene expression patterns, expression arrays from Clontech, bearing 588 genes known to be involved in human cancers, were hybridized with cDNA derived from two related cell lines available in our laboratory. This one experiment provided interesting hints on differentially expressed genes that could be involved in human prostate cancer. Interesting clones were confirmed by Northern blots. When commercial antibody was available, analysis was extended at the protein level. A combination of these analyses revealed no striking difference in the level of expression for the genes previously identified by the arrays hybridization. Simultaneously, differential display PCR techniques, allowing the discovery of unknown differentially expressed molecules and thus complementing the previous approach, were applied to compare related cell lines and unique hybrids. Cloning and sequencing of differential fragments brought us to what could be a new cDNA expressed in many human cell lines. Prostate cancer is not well characterized enough to allow accurate diagnosis or appropriate therapy strategies. Differentially expressed molecules analyzed in this project as well as the putative new cDNA might fulfil part of this lack in the understanding of this disease.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».