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Enregistrement W2003118255 · doi:10.1517/14728222.2012.668185

14-3-3 zeta as novel molecular target for cancer therapy

2012· review· en· W2003118255 sur OpenAlexaff
Ajay Matta, KW Michael Siu, Ranju Ralhan

Notice bibliographique

RevueExpert Opinion on Therapeutic Targets · 2012
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématique14-3-3 protein interactions
Établissements canadiensMount Sinai HospitalUniversity of TorontoIONICS Mass Spectrometry (Canada)York University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancerCancer therapyCancer cellTargeted therapyCancer researchSignal transductionMedicineBioinformaticsBiologyInternal medicineCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: 14-3-3ζ acts as a central hub in signaling networks, which promotes cell proliferation, adhesion and survival and inhibits apoptosis in multiple cancers. Development of inhibitors or agents that interfere with 14-3-3ζ-dependent signaling networks are likely to serve as novel molecular agents for targeted cancer therapy. AREAS COVERED: The role of 14-3-3ζ in cancer and its potential as a novel molecular target for therapy. The involvement of 14-3-3ζ in chemoresistance in multiple cancers provides a rationale for developing novel molecular therapies targeting this protein for more effective cancer management. The keywords used to conduct the literature search for this paper were '14-3-3/14-3-3zeta and cancer', '14-3-3 structure', '14-3-3 inhibitors', '14-3-3 cancer prognosis', '14-3-3 and cancer therapy', 'role/ functions of 14-3-3'. EXPERT OPINION: 14-3-3ζ is a central cellular hub protein regulating multiple signaling pathways involved in cancer development, progression and therapeutic resistance. Thus, 14-3-3ζ may serve as a novel molecular target for cancer therapy. New approaches including synthetic and/or natural inhibitors that interfere with 14-3-3ζ-client interactions need to be developed for effective cancer therapy.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations101
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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