This study aimed to investigate the correlation between ${\beta}$-catenin immunoexpression and histopathological grades of lower lip squamous cell carcinoma (LSCC). $\beta$-Catenin abnormal expression was found in 29% of the squamous cells of well differentiated LSCC, 63% of moderately differentiated and 86% of poorly differentiated, and therefor was significantly associated with histological grade (p=0.000). Nuclear $\beta$-catenin expression appeared in 5% of the cells and was also correlated with the histological grades (p=0.000). In 14.7% of the cells it was localized in the cytoplasm, again correlating with histology (p=0.002). According to this study the expression of $\beta$-catenin is an independent prognostic factor for histological grade and to the tumor differentiation. This appears to reflect a structural association and the role of $\beta$-catenin in tumor progression.
Suhda, Saihas;Paramita, Dewi Kartikawati;Fachiroh, Jajah
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제17권7호
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pp.3065-3069
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2016
Single nucleotide polymorphism (SNP) detection has been used extensively for genetic association studies of diseases including cancer. For mass, yet accurate and more economic SNP detection we have optimized tetra primer amplification refractory mutation system polymerase chain reaction (ARMS PCR) to detect three SNPs in the cytochrome P450 2E1 (CYP2E1) gene locus; i.e. rs3813865, rs2070672 and rs3813867. The optimization system strategies used were (1) designing inner and outer primers; (2) determining of their optimum primer concentration ratios; and (3) determining of the optimum PCR annealing temperature. The tetra primer ARMS PCR result could be directly observed using agarose gel electrophoresis. The method succesfully determined three SNPs in CYP2E1 locus, the results being consistent with validation using DNA sequencing and restriction fragment length polymorphisms (RFLP).
The effects of starvation on histological changes in hepatocytes and the intestinal epithelium in the olive flounder, Paralichthys olivaceus were examined. The starved group was not fed for 12 weeks, whereas the fed group was given food. Food deprivation resulted in a significant decrease in hepatocyte nucleus size and nuclear height in the intestinal epithelium (P<0.05). In the starved group, pronounced degenerative changes were seen in the histology of hepatocytes and the intestinal epithelium; the tissue morphology was irregular and the nuclei were stained basophillic, shrunk irregularly, and very compact. These results suggest that histological changes in hepatocytes and the intestinal epithelium can be used as an indicator of starvation in the olive flounder. In addition, the data are interpreted in detail and some biologically important relationships are discussed.
The regional distribution and relative frequency of endocrine cells were studied immunohistochemically in the gastrointestinal tract (GIT) of the Manchurian chipmunk, Tamias sibiricus asiaticus. Six kinds of endocrine cells were identified in this study. 5-hydroxytryptamine (5-HT)-immunoreactive cells were detected throughout the GIT. These cells were observed in moderate numbers in the pylorus, duodenum, jejunum, ileum, fundus, colon, and rectum. Somatostatin- and bovine pancreatic polypeptide (BPP)-immunoreactive cells were also identified throughout the GIT. The former were abundant in the pylorus region while the latter were scattered In ileum and colon. Motilin-immunoreactive cells were rarely detected in the small intestine. A few neurotensin-immunoreactive cells were detected in jejunum, ileum and colon. Also, a few substance P-immunoreactive cells were observed to be restricted to duodenum and jejunum.
Anatomical and histological changes were studied in the dorsal, ventral, third and splenic lobes of the pancreas of the chicken embryos (8 days of incubation, 10 days of incubation to hatching). From 13 days of incubation, all four pancreatic lobes, namely, dorsal, ventral, third and splenic lobes were observed. Histologically, the pancreas of 10-14 days of incubation were consisted of mesenchymal tissue, exocrine acini and pancreatic islets. But mesenchymal tissues were disappeared from 15 days of incubation. The pancreatic ducts were observed from 14 days of incubation. The dark and light typed pancreatic islets were observed in splenic lobe from 13 days of incubation, in the third lobe from 11 days of incubation, and in the dorsal lobe from 13 days of incubation. But no dark typed islets were observed in the ventral lobes.
Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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제43권2호
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pp.63-69
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2017
Nuclear factor I-C (NFI-C) plays a pivotal role in various cellular processes such as odontoblast and osteoblast differentiation. Nfic-deficient mice showed abnormal tooth and bone formation. The transplantation of Nfic-expressing mouse bone marrow stromal cells rescued the impaired bone formation in $Nfic^{-/-}$ mice. Studies suggest that NFI-C regulate osteogenesis and dentinogenesis in concert with several factors including transforming growth factor-${\beta}1$, $Kr{\ddot{u}}ppel$-like factor 4, and ${\beta}$-catenin. This review will focus on the function of NFI-C during tooth and bone formation and on the relevant pathways that involve NFI-C.
This experiment was conducted to obtain the basic information on new- and latent-bud formation, and stem vestige arrangement on the rhizome of Panax ginseng C.A. Meyer. Latent buds emerged from meristematic region between shoot and root of the embryo, and new buds for the next year were distributed both at the bottom portion of the stem and the rhizome. In the new buds, organs such as leaf, stem, and flower bud were already completely differentiated, while the latent bud had an undifferentiated meristematic tissue arranged linearly in a vertical line, indicating that each year new- and latent-buds are formed successively. This result suggests that the number of stem vestige may be used for the determination of ginseng age. Key words Rhizome, new-bud, latent-bud, histology, morphology, stem vestige, vestige arrangement.
1994년 4월 부터 10월까지 춘천시내 한 동물농장에서 시궁쥐를 잡아 간파 장에서 윤충의 감염상 태를 조사하였다. 모두 43마리 가운데서 간모세선충 11예 축소조충 14예 고양이조충의 조충애벌레(metacestode)가 28예에서 발견되었다. 이 시궁쥐들은 조사 지역의 인수공통감염증의 원천이 될 수 있다.
Sacrococcygeal teratoma (SCT) is an extragonadal germ cell tumor (GCT) that develops in the fetal and neonatal periods. SCT is a type I GCT in which only teratoma and yolk sac tumors arise from extragonadal sites. SCT is the most common type I GCT and is believed to originate through epigenetic reprogramming of early primordial germ cells migrating from the yolk sac to the gonadal ridges. Fetal SCT diagnosed in utero presents many obstetrical problems. For high-risk fetuses, fetal interventions (devascularization and debulking) are under development. Most patients with SCT are operated on after birth. Complete surgical resection is the key for tumor control, and the anatomical location of the tumor determines the surgical approaches. Incomplete resection and malignant histology are risk factors for recurrence. Approximately 10-15% of patients have a tumor recurrence, which is frequently of malignant histology. Long-term surveillance with monitoring of serum alpha fetoprotein and magnetic resonance imaging is required. Survivors of SCT may suffer anorectal, urological, and sexual sequelae later in their life, and comprehensive evaluation and care are required.
User interface for cancer classification system is a software application with clinician's friendly tools and functions to diagnose cancer from pathology images. Pathology evolved from manual diagnosis to computer-aided diagnosis with the help of Artificial Intelligence tools and algorithms. In this paper, we explained each block of the project life cycle for the implementation of automated breast cancer classification software using AI and machine learning algorithms to classify normal and invasive breast histology images. The system was designed to help the pathologists in an automatic and efficient diagnosis of breast cancer. To design the classification model, Hematoxylin and Eosin (H&E) stained breast histology images were obtained from the ICIAR Breast Cancer challenge. These images are stain normalized to minimize the error that can occur during model training due to pathological stains. The normalized dataset was fed into the ResNet-34 for the classification of normal and invasive breast cancer images. ResNet-34 gave 94% accuracy, 93% F Score, 95% of model Recall, and 91% precision.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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