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Enregistrement W1754241820 · doi:10.1111/bpa.12023

Chromatin Remodeling Defects in Pediatric and Young Adult Glioblastoma: A Tale of a Variant <scp>H</scp>istone 3 Tail

2013· review· en· W1754241820 sur OpenAlexafffund
Adam M. Fontebasso, Xiaoyang Liu, Dominik Sturm, Nada Jabado

Notice bibliographique

RevueBrain Pathology · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchDeutsche KrebshilfeGenome CanadaCancer Research Institute
Mots-clésChromatinChromatin remodelingCancer researchHistoneMutationBiologySomatic cellGliomaGermline mutationCancerIsocitrate dehydrogenaseMedicineGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Primary brain tumors occur in 8 out of 100 000 people and are the leading cause of cancer-related death in children. Among brain tumors, high-grade astrocytomas (HGAs) including glioblastoma multiforme (GBM) are aggressive and are lethal human cancers. Despite decades of concerted therapeutic efforts, HGAs remain essentially incurable in adults and children. Recent discoveries have revolutionized our understanding of these tumors in children and young adults. Recurrent somatic driver mutations in the tail of histone 3 variant 3 (H3.3), leading to amino acid substitutions at key residues, namely lysine (K) 27 (K27M) and glycine 34 (G34R/G34V), were identified as a new molecular mechanism in pediatric GBM. These mutations represent the pediatric counterpart of the recurrent mutations in isocitrate dehydrogenases (IDH) identified in young adult gliomas and provide a much-needed new pathway that can be targeted for therapeutic development. This review will provide an overview of the potential role of these mutations in altering chromatin structure and affecting specific molecular pathways ultimately leading to gliomagenesis. The distinct changes in chromatin structure and the specific downstream events induced by each mutation need characterizing independently if progress is to be made in tackling this devastating cancer.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,265 · 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'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

Citations92
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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