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Enregistrement W1560352621 · doi:10.1002/ijc.29293

The <scp>H</scp>ippo pathway in chemotherapeutic drug resistance

2014· review· en· W1560352621 sur OpenAlexafffund
Yulei Zhao, Xiaolong Yang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cancer · 2014
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHippo pathway signaling and YAP/TAZ
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHippo signaling pathwayCarcinogenesisDrug resistanceCancerBiologyCancer researchChemotherapySignal transductionDiseaseDrugBioinformaticsMedicinePharmacologyInternal medicineCell biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chemotherapy is one of the major treatments for cancer patients. Although chemotherapeutic drugs can sometimes effectively suppress tumor growth in cancer patients, a significant proportion of patients are either intrinsically resistant or later develop resistance to primary chemotherapy, leading to disease relapse and patient mortality. The best way to conquer the resistance is the better understanding of the molecular network in cancer cells in response to drugs. Therefore, identification of signaling pathways and molecules involved in drug resistance is essential for successful treatment of cancers. The Hippo pathway is an emerging signaling pathway that plays important roles in tumorigenesis, stem cell self-renewal and differentiation, organ size control as well as many other biological processes. Therefore, exploring novel roles of the Hippo pathway in various biological functions has become one of the cutting-edge research areas in cancer and other biomedical research. Recently, we and others have provided new evidence that the Hippo pathway is involved in the resistance of different types of cancer cells to various chemotherapeutic drugs. In this review, we will discuss the specific roles of the Hippo pathway in chemotherapy, potential applications for studying this network in response to drugs as well as the future direction in identification of therapeutic targets.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,676

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,315 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations85
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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