Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
MicroRNAs are a class of non-coding small RNAs, which posttranscriptionally regulate gene expression through mainly binding to 3' untranslated region of mRNA. Most microRNAs are evolutionally conserved cross species; whereas, novel microRNAs expressed in different organisms are also identified with next generation sequencing technology. MicroRNAs play crucial roles in development, stem cells self-renewal, apoptosis and cell cycle. Aberrant microRNA expression in cancer and other diseases has been extensively investigated; the specific microRNAs have been developed for cancer diagnosis, prediction of drug-response and therapeutic outcome. Given the roles of microRNAs in pathophysiological conditions, it is conceivable that development of “miR-drugs” with different strategies (miR mimics, anti-miR, small molecule inhibitors of specific miRs) provides great hope to fight against cancer in combination of conventional treatment. In this review, the course of microRNA research to understand cancer biology is briefly introduced, the translation of miRNA studies from bench to bedside, particularly, microRNA implication in cancer with patents for diagnosis, prognosis will be described; the current status and challenges of “miR-drugs” development will be discussed. Keywords: microRNA, gene expression, patents, treatment, miR-drugs, miRNome, MicroRNAs Patents, Bench to Bedsides, Caenorhabditis elegan, hematopoietic malignancy, lymphocytic leukemia, solid tumors, MTg-AMO, MiR-21, ANP32A/ SMARCA4, pharmacodynamics, pharmacokinetics
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle