کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
2152507 | 1090091 | 2006 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Defining Aggressive Prostate Cancer Using a 12-Gene Model
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
AMACRenhancer of Zeste 2TPD52ZAGMTA1XIAPKLF6EZH2FASPSAfatty acid synthase - اسید چرب سنتازBioinformatics - بیوانفورماتیک Cancer - سرطانProstate cancer - سرطان پروستاتKrüppel-like factor 6 - عامل کریپول مانند 6Metastasis - متاستاز X-linked inhibitor of apoptosis - مهارکننده آپوپتوز X مرتبط با آنprostate-specific antigen - پادگن مخصوص پروستاتProteomics - پروتئومیکس
موضوعات مرتبط
علوم زیستی و بیوفناوری
بیوشیمی، ژنتیک و زیست شناسی مولکولی
تحقیقات سرطان
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
The critical clinical question in prostate cancer research is: How do we develop means of distinguishing aggressive disease from indolent disease? Using a combination of proteomic and expression array data, we identified a set of 36 genes with concordant dysregulation of protein products that could be evaluated in situ by quantitative immunohistochemistry. Another five prostate cancer biomarkers were included using linear discriminant analysis, we determined that the optimal model used to predict prostate cancer progression consisted of 12 proteins. Using a separate patient population, transcriptional levels of the 12 genes encoding for these proteins predicted prostate-specific antigen failure in 79 men following surgery for clinically localized prostate cancer (P = .0015). This study demonstrates that cross-platform models can lead to predictive models with the possible advantage of being more robust through this selection process.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neoplasia - Volume 8, Issue 1, January 2006, Pages 59-68
Journal: Neoplasia - Volume 8, Issue 1, January 2006, Pages 59-68
نویسندگان
Tarek A. Bismar, Francesca Demichelis, Alberto Riva, Robert Kim, Sooryanarayana Varambally, Le He, Jeff Kutok, Jonathan C. Aster, Jeffery Tang, Rainer Kuefer, Matthias D. Hofer, Phillip G. Febbo, Arul M. Chinnaiyan, Mark A. Rubin,