具有乳头样核特征的非浸润性甲状腺滤泡性肿瘤(noninvasive follicular thyroid neoplasm with papillary-like nuclear features,NIFTP),原名为非浸润性包裹型甲状腺乳头状癌滤泡亚型(noninvasive encapsulated follicular variant of ...具有乳头样核特征的非浸润性甲状腺滤泡性肿瘤(noninvasive follicular thyroid neoplasm with papillary-like nuclear features,NIFTP),原名为非浸润性包裹型甲状腺乳头状癌滤泡亚型(noninvasive encapsulated follicular variant of papillary carcinoma of the thyroid,EFVPTC),呈滤泡状生长,被膜完整,无侵袭性但具有乳头状癌核特征[1]。展开更多
目的探讨子宫内膜癌浸润性树突状细胞(TIDC)凋亡及其凋亡相关蛋白Fas/FasL的表达意义。方法利用S-100单克隆抗体和DNA缺口末端标记(TUNEL法)相结合,分析45例子宫内膜癌组织中TIDC凋亡状况;通过免疫组织化学双重染色方法检测TIDC表面Fas/...目的探讨子宫内膜癌浸润性树突状细胞(TIDC)凋亡及其凋亡相关蛋白Fas/FasL的表达意义。方法利用S-100单克隆抗体和DNA缺口末端标记(TUNEL法)相结合,分析45例子宫内膜癌组织中TIDC凋亡状况;通过免疫组织化学双重染色方法检测TIDC表面Fas/FasL分子表达。结果子宫内膜癌组织中TIDC凋亡发生率显著高于子宫内膜组织中树突状细胞凋亡发生率[(13.02±0.64)%vs(6.82±0.53)%,P<0.05];子宫内膜癌组织TIDC膜表面Fas表达显著低于正常子宫内膜组织(7.88±1.05 vs 19.25±3.03,P<0.05),子宫内膜癌组织TIDC膜表面FasL表达显著高于正常子宫内膜组织(12.95±2.25 vs 7.51±1.14,P<0.05)。结论子宫内膜癌组织中TIDC凋亡增加及Fas、FasL在TIDC上表达失衡,可能导致子宫内膜癌免疫逃逸发生。展开更多
随着分子生物学技术蓬勃发展,越来越多的肿瘤学者通过The Cancer Genome Atlas(TCGA)数据库下载高通量测序数据,运用生物信息学分析的方法,识别肿瘤免疫微环境中各种细胞的表达量,进行肿瘤浸润性免疫细胞的分析工作,但是肿瘤与免疫的相...随着分子生物学技术蓬勃发展,越来越多的肿瘤学者通过The Cancer Genome Atlas(TCGA)数据库下载高通量测序数据,运用生物信息学分析的方法,识别肿瘤免疫微环境中各种细胞的表达量,进行肿瘤浸润性免疫细胞的分析工作,但是肿瘤与免疫的相互作用往往十分复杂,临床工作人员面对庞大数据量展开分析工作仍然充满困难,基于此本文介绍一款全面分析肿瘤浸润性免疫细胞及其可视化的数据库TIMER2.0,旨在为临床研究人员轻松识别多种癌症类型与正常组织及免疫细胞浸润之间的基因组学关系,快速运用多种算法掌握肿瘤概况。展开更多
文摘具有乳头样核特征的非浸润性甲状腺滤泡性肿瘤(noninvasive follicular thyroid neoplasm with papillary-like nuclear features,NIFTP),原名为非浸润性包裹型甲状腺乳头状癌滤泡亚型(noninvasive encapsulated follicular variant of papillary carcinoma of the thyroid,EFVPTC),呈滤泡状生长,被膜完整,无侵袭性但具有乳头状癌核特征[1]。
文摘目的探讨子宫内膜癌浸润性树突状细胞(TIDC)凋亡及其凋亡相关蛋白Fas/FasL的表达意义。方法利用S-100单克隆抗体和DNA缺口末端标记(TUNEL法)相结合,分析45例子宫内膜癌组织中TIDC凋亡状况;通过免疫组织化学双重染色方法检测TIDC表面Fas/FasL分子表达。结果子宫内膜癌组织中TIDC凋亡发生率显著高于子宫内膜组织中树突状细胞凋亡发生率[(13.02±0.64)%vs(6.82±0.53)%,P<0.05];子宫内膜癌组织TIDC膜表面Fas表达显著低于正常子宫内膜组织(7.88±1.05 vs 19.25±3.03,P<0.05),子宫内膜癌组织TIDC膜表面FasL表达显著高于正常子宫内膜组织(12.95±2.25 vs 7.51±1.14,P<0.05)。结论子宫内膜癌组织中TIDC凋亡增加及Fas、FasL在TIDC上表达失衡,可能导致子宫内膜癌免疫逃逸发生。
文摘随着分子生物学技术蓬勃发展,越来越多的肿瘤学者通过The Cancer Genome Atlas(TCGA)数据库下载高通量测序数据,运用生物信息学分析的方法,识别肿瘤免疫微环境中各种细胞的表达量,进行肿瘤浸润性免疫细胞的分析工作,但是肿瘤与免疫的相互作用往往十分复杂,临床工作人员面对庞大数据量展开分析工作仍然充满困难,基于此本文介绍一款全面分析肿瘤浸润性免疫细胞及其可视化的数据库TIMER2.0,旨在为临床研究人员轻松识别多种癌症类型与正常组织及免疫细胞浸润之间的基因组学关系,快速运用多种算法掌握肿瘤概况。