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Enregistrement W104598464

Friend virus-induced erythroleukemias: a unique and well-defined mouse model for the development of leukemia.

2003· article· en· W104598464 sur OpenAlexaff
Christina R. Lee, Dave Cervi, Amandine Truong, You Jun Li, Aloke Sarkar, Yaacov Ben‐David

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyFriend virusVirusGeneSuppressorMurine leukemia virusCancerLeukemiaTumor suppressor geneCancer researchOncovirusDiseaseVirologyGeneticsCarcinogenesisMedicinePathology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Retroviruses lacking oncogenes have been known to induce various types of cancer when inoculated into animals. Among these, Friend virus, discovered by Charlotte Friend in 1957, is capable of inducing erythroleukemias when injected into susceptible strains of mice. Since its discovery, this murine model of leukemogenesis has been extensively used to study the multistage nature of cancer. In the past two decades, several oncogenes and tumour suppressor genes, which play critical roles in the induction and progression of Friend erythroleukemia, have been identified. Retroviral insertional activation of Fli-1 and Spi-1/PU.1, as well as loss of tumour suppressor genes such as p53 or p45 NFE2 have been shown to be critical for the induction and progression of Friend virus-induced erythroleukemias. The majority of these genetic changes have also been implicated in various types of human neoplastic transformations. In this review we will discuss the genetic changes associated with Friend Disease, the temporal order during induction and progression of disease, and the function of these genes in both normal erythroid development as well as malignant transformation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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