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Enregistrement W2003068649 · doi:10.2741/2738

Genes that affect both cell growth and polarity mediate stem cell quiescence

2007· review· en· W2003068649 sur OpenAlexafffund
Patrick Narbonne

Notice bibliographique

RevueFrontiers in bioscience · 2007
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePI3K/AKT/mTOR signaling in cancer
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésStem cellBiologyPTENCell biologySuppressorCell cycleCarcinogenesisCell divisionStem cell theory of agingCancer stem cellCell growthCancer researchGeneCell polarityCellSignal transductionGeneticsPI3K/AKT/mTOR pathwayHaematopoiesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stem cells possess the capacity to expand and self-renew and do so by dividing in either a symmetrical or an asymmetrical manner. Under particular circumstances, some stem cell populations can undergo prolonged cell cycle arrest or quiescence, until they are triggered to divide by a given stimulus. In cancer treatment, these populations represent a significant roadblock to efficient therapies as their non-dividing state renders them refractory to most commonly used cytotoxic interventions. In certain organisms, germline stem cells undergo quiescence if animals experience inappropriate growth conditions, and recent studies have determined that the level of insulin signaling is key in the regulation of their proliferation rate, and that it functions through at least two tumor suppressor genes, PTEN and LKB1. These gene products regulate both growth and polarity in diverse cellular contexts, while it remains unclear how they can modulate cell division and prevent tumorigenesis through each of these functions, and whether indeed these functions are separable. We hope that understanding how these tumor suppressor genes impinge on quiescent stem cell populations could provide us with a means of designing more effective therapies to reduce the frequency of stem cell-derived tumor growth that occurs following treatment.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations6
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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