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Enregistrement W2042571270 · doi:10.1586/14737159.3.2.185

Gene expression in cancer: the application of microarrays

2003· review· en· W2042571270 sur OpenAlex
Pascale F Macgregor

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

RevueExpert Review of Molecular Diagnostics · 2003
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGene expression and cancer classification
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDNA microarrayMicroarrayCancerContext (archaeology)DiseaseBiologyComputational biologyGene chip analysisMicroarray analysis techniquesBioinformaticsGeneGene expressionMedicineGeneticsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genome-wide monitoring of gene expression using DNA microarrays represents one of the latest breakthroughs in experimental molecular biology and provides unprecedented opportunity to explore the biological processes underlying human diseases by providing a comprehensive survey of a cell's transcriptional landscape. In the cancer field, this revolutionary technology allows the simultaneous assessment of the transcription of tens of thousands of genes, and of their relative expression between normal cells and malignant cells. As microarray analysis emerges from its infancy, there is widespread hope that microarrays will significantly impact on our ability to explore the genetic changes associated with cancer etiology and development, and ultimately lead to the discovery of new biomarkers for disease diagnosis and prognosis prediction, and of new therapeutic tools. This review provides an overview of microarray technology, specifically in the context of cancer research and describes some of its recent applications to the study of cancer. In addition, the challenges of translating microarray findings into molecular cancer diagnosis and prognosis tools, with the potential of altering clinical practice through individualized cancer care and ultimately of contributing to the battle against cancer, are discussed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,843
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,333 · 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