Isolation des ADNc de l'antigène tumoral CA125 dans le cancer ovarien
Bibliographic record
Abstract
Le cancer ovarien est la cinquième cause de décès par cancer au Canada. Le cancer ovarien est la plupart du temps diagnostiqué tard. Le taux de survie aux stades tardifs est seulement de 20% ce qui fait de cette maladie le cancer gynécologique le plus mortel. La glycoprotéine CA125 est l'antigène tumoral le plus utilisé et le plus connu pour suivre la progression du cancer ovarien. Nous voulons déterminer son implication dans le cancer ovarien. Le clonage des ADNc (ADN complémentaire) de CA 125 serait un bon outil pour déterminer son rôle. En 2001, Yin et Lloyd ont cloné un ADNc de 5,9kb incomplet en 5'. Ce clone représente un bon candidat pour CA 125. Il a été nommé MUC16 par le comité de nomenclature du séquençage du génome humain. Nous avons utilisé la technologie de RACE (amplification rapide des extrémités d'un ADNc), afin d'amplifier l'extrémité 5' manquante de l'ADNc de MUC16. Le RACE 5' a généré différents fragments d'ADN (2kb-3kb) qui sont similaires ou identiques aux répétitions du domaine PTS (riche en prolines, sérines et thréonines) de MUC16. Le clone MUC16 possède 9 répétitions en tandem au niveau du domaine PTS. Les répétitions du clone MUC16 sont très similaires, mais distinctes. L'alignement des produits de RACE 5' avec la séquence du clone de MUC16 indique que certains produits de RACE 5' correspondent à des répétitions connues de MUC16, tandis que d'autres produits de RACE 5' seraient des répétitions différentes de celle connues de MUC16. Les séquences inconnues obtenues du RACE 5' pourraient correspondre à l'extrémité 5' manquante de MUCJ6. Ensuite, nous avons déterminé la taille approximative de l'extrémité 5' manquante du clone MUC16. Pour ce faire, nous avons analysé les transcrits de CA 125 par l'analyse Northem dans différentes lignées cellulaires de cancer ovarien (Nlli:OVCAR-3, SKOV-3ipl, SKOV-3, OV-4 et PA-1), dans les cellules primaires d'ovaire normal (OVN-T) ainsi que dans les lignées COS-7 et HeLa. Cette analyse révèle plusieurs transcrits dans chaque type cellulaire. Il y a au moins 8 transcrits spécifiques à CA125 entre lkb et environ 35kb. Le nombre et l'intensité des transcrits varient selon le type cellulaire. Nous avons observé, tout particulièrement, que les transcrits > 12kb sont peu ou pas présents dans les cellules primaires d'ovaire (OVN-T) contrairement aux lignées cellulaires de carcinome ovarien (Nlli:OVCAR-3, SKOV-3ipl et SKOV-3). Finalement, nous avons effectué une extraction de polysomes dans la lignées NIH:OVCAR-3, afin de d'identifier les transcrits traduits de CA125. Nous n'avons pas observé de transcrit traduit de CA 125 par l'analyse Northem dans les conditions utilisées.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".