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Enregistrement W2039905887 · doi:10.1101/pdb.top069765

Transgenic Mouse Models—A Seminal Breakthrough in Oncogene Research

2013· review· en· W2039905887 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCold Spring Harbor Protocols · 2013
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Research and Treatments
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransgeneGenetically modified mouseCarcinogenesisOncogeneGain of functionBiologyFunction (biology)SuppressorCancerMetastasisComputational biologyCancer researchCell biologyGenePhenotypeGeneticsCell cycle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transgenic mouse models are an integral part of modern cancer research, providing a versatile and powerful means of studying tumor initiation and progression, metastasis, and therapy. The present repertoire of these models is very diverse, with a wide range of strategies used to induce tumorigenesis by expressing dominant-acting oncogenes or disrupting the function of tumor-suppressor genes, often in a highly tissue-specific manner. Much of the current technology used in the creation and characterization of transgenic mouse models of cancer will be discussed in depth elsewhere. However, to gain a complete appreciation and understanding of these complex models, it is important to review the history of the field. Transgenic mouse models of cancer evolved as a new and, compared with the early cell-culture-based techniques, more physiologically relevant approach for studying the properties and transforming capacities of oncogenes. Here, we will describe early transgenic mouse models of cancer based on tissue-specific expression of oncogenes and discuss their impact on the development of this still rapidly growing field.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,209
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,255 · 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