MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1895673132 · doi:10.1002/hed.23969

MicroRNA expression as predictor of local recurrence risk in oral squamous cell carcinoma

2014· article· en· W1895673132 sur OpenAlexaff
Federica Ganci, Andrea Sacconi, Valentina Manciocco, Isabella Sperduti, Paolo Battaglia, Renato Covello, Paola Muti, Sabrina Strano, Giuseppe Spriano, Giulia Fontemaggi, Giovanni Blandino

Notice bibliographique

RevueHead & Neck · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensMcMaster UniversityJuravinski Cancer Centre
Organismes subventionnairesAssociazione Italiana per la Ricerca sul Cancro
Mots-clésmicroRNABasal cellCarcinogenesisSquamous cell cancerOncologyCancerInternal medicineHead and neck cancerGene expression profilingBiologyHead and neck squamous-cell carcinomaCancer researchMedicineGeneGene expressionGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Oral squamous cell carcinoma (OSCC) is the sixth most common cancer worldwide with a high rate of recurrence. MicroRNAs (miRNAs) are gene regulators playing an important role in oral carcinogenesis. The purpose of this study was for us to identify and functionally characterize miRNAs that predict recurrence in OSCC. METHODS: We collected 92 OSCC with their normal tissue counterparts and we performed miRNAs expression profiling on 74 OSCC and 38 normal tissues. The association between the expression of miRNAs and clinical outcome was evaluated in the follow-up of 69 patients. RESULTS: Four of the miRNAs deregulated between OSCC and normal tissues are prognostic for recurrence either when considered individually or as a group. Depletion of the expression of prognostic miRNAs inhibit the proliferation of OSCC cells CONCLUSION: MiRNAs are differentially expressed in OSCC versus normal samples. The expression of 4 prognostic miRNA signatures is able to predict recurrence risk independently from other clinical factors in OSCC. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. Head Neck 38: E189-E197, 2016.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,500

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,234 · 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'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

Citations58
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHead & NeckMême sujetMicroRNA in disease regulationTravaux en français237 207