Notice bibliographique
Résumé
MicroRNA (miRNA) is a nonprotein coding small RNA molecule that negatively regulates gene expression by degradation of mRNA or suppression of mRNA translation. MiRNA plays important roles in physiological processes such as cellular development, differentiation, proliferation, apoptosis, and stem cell self-renewal. Studies show that the deregulation of miRNA expression is closely associated with tumorigenicity, invasion, and metastasis. The functionality of miRNAs may act as oncogenes or tumor suppressors during tumor initiation and progression. miRNomes in almost all types of cancers started to develop the regulatory network of miRNA::mRNA interaction in the view of systems biology. Experimental evidence demonstrates that the modulation of specific miRNA alterations in cancer cells using miRNA replacement or anti-miRNA technologies can restore miRNA activities and repair the gene regulatory network and signaling pathways, in turn, reverse the phenotype of cancerous cells. Numerous animal studies for miRNA-based therapy offer the hope of targeting miRNAs as alternative cancer treatment. Developing the small molecules to interfere with miRNAs could be of great pharmaceutical interest in the future. Interestingly, specific miRNA is capable of reprogramming the cancer cells into a pluriopotent embryonic stem cell-like state (mirPS), which could be induced into tissue-specific mature cell types. This chapter will present the various strategies of modulation of miRNAs in vitro and in vivo.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».