Hypoxia-inducible factor 1 and its role in viral carcinogenesis
Notice bibliographique
Résumé
The advent of modern molecular biology has allowed for the discovery of several mechanisms by which oncoviruses promote carcinogenesis. Remarkably, nearly all human oncogenic viruses increase levels of the transcription factor hypoxia-inducible factor 1 (HIF-1). In this review, we highlight HIF-1׳s significance in viral oncogenesis, while providing an in-depth analysis of its activation mechanisms by the following oncoviruses: human papillomaviruses (HPVs), hepatitis B/C viruses (HBV/HCVs), Epstein-Barr virus (EBV), Kaposi׳s sarcoma-associated herpes virus (KSHV), and human T-cell lymphotropic virus (HTLV-1). We discuss virus-induced HIF-1׳s role in transcriptional upregulation of metabolic, angiogenic, and microenvironmental factors that are integral for oncogenesis. Admittedly, conclusive evidence is lacking as to whether activation of HIF-1 target genes is necessary for malignant transformation or merely a result thereof. In addition, a complete understanding of host-virus interactions, the effect of viral genomic variation, and the clinical (and potential therapeutic) relevance of HIF-1 in viral oncogenesis warrant further investigation.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».