Aurora Kinases and Potential Medical Applications of Aurora Kinase Inhibitors: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Aurora kinases (AKs) represent a novel group of serine/threonine kinases. They were originally described in 1995 by David Glover in the course of studies of mutant alleles characterized with unusual spindle pole configuration in Drosophila melanogaster. Thus far, three AKs A, B, and C have been discovered in human healthy and neoplastic cells. Each one locates in different subcellular locations and they are all nuclear proteins. AKs are playing an essential role in mitotic events such as monitoring of the mitotic checkpoint, creation of bipolar mitotic spindle and alignment of centrosomes on it, also regulating centrosome separation, bio-orientation of chromosomes and cytokinesis. Any inactivation of them can have catastrophic consequences on mitotic events of spindle formation, alignment of centrosomes and cytokinesis, resulting in apoptosis. Overexpression of AKs has been detected in diverse solid and hematological cancers and has been linked with a dismal prognosis. After discovery and identification of the first aurora kinase inhibitor (AKI) ZM447439 as a potential drug for targeted therapy in cancer treatment, approximately 30 AKIs have been introduced in cancer treatment.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».