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Enregistrement W2040637273 · doi:10.1093/mutage/geu039

Arginine methyltransferases as novel therapeutic targets for breast cancer

2015· review· en· W2040637273 sur OpenAlexafffund
Alan Morettin, R. Michael Baldwin, Jocelyn Côté

Notice bibliographique

RevueMutagenesis · 2015
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related gene regulation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMethyltransferaseBreast cancerProtein arginine methyltransferase 5CancerMethylationSignal transductionBiologyCancer researchDNA methylationBioinformaticsDNAGeneticsGene expressionGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Breast cancer is the most commonly diagnosed female cancer in the world. Though therapeutic treatments are available to treat breast cancer and in some instances are successful, the occurrence of unsuccessful treatment, or the rate of tumour recurrence, still remains strikingly high. Therefore, novel therapeutic treatment targets need to be discovered and tested. The protein arginine methyltransferases (PRMTs) are a family of enzymes that catalyse arginine methylation and are implicated in a myriad of cellular pathways including transcription, DNA repair, RNA metabolism, signal transduction, protein-protein interactions and subcellular localisation. In breast cancer, the expression levels and enzymatic activity of a number of PRMTs is dysregulated; significantly altering the regulation of many cellular pathways that are implicated in breast cancer development and progression. Here, we review the current knowledge on PRMTs in breast cancer and provide a rationale for how PRMTs may provide novel therapeutic targets for the treatment of breast cancer.

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 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)0,000
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 enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,313 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations50
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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