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Enregistrement W2028824941 · doi:10.1111/j.1349-7006.2007.00670.x

Portrait of <i>PTEN</i>: Messages from mutant mice

2008· review· en· W2028824941 sur OpenAlexaff
Akira Suzuki, Toru Nakano, Tak W. Mak, Takehiko Sasaki

Notice bibliographique

RevueCancer Science · 2008
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePI3K/AKT/mTOR signaling in cancer
Établissements canadiensUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPTENCancer researchCarcinogenesisPI3K/AKT/mTOR pathwayTumor suppressor geneBiologyCowden syndromeProtein kinase BLoss of heterozygosityCancerMutationGeneticsPhosphorylationGeneSignal transductionAllele

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PTEN is a tumor suppressor gene mutated in many human sporadic cancers and in hereditary cancer syndromes such as Cowden disease. The major substrate of PTEN is phosphatidylinositol-3,4,5-trisphosphate (PI(3,4,5)P3), a second messenger molecule produced following PI3K activation induced by a variety of stimuli. PI(3,4,5)P3 activates the serine-threonine kinase Akt, which is involved in antiapoptosis, proliferation and oncogenesis. In mice, heterozygosity for a null mutation of Pten (Pten(+/-)mice) frequently leads to the development of a variety of cancers and autoimmune disease. Homozygosity for the null mutation (Pten(-/-) mice) results in early embryonic lethality, precluding the functional analysis of Pten in adult tissues and organs. To investigate the physiological functions of Pten in viable mice, we and other groups have used the Cre-loxP system to generate various tissue-specific Pten mutations. The present review will summarize results obtained from the study of conditional mutant mice lacking Pten in specific tissues, and discuss the possible biological and molecular explanations for why Pten deficiency leads to tumorigenesis.

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 seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,004

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations91
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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