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Enregistrement W2043501452 · doi:10.1136/jcp.2005.027664

Altered metabolism and mitochondrial genome in prostate cancer

2006· review· en· W2043501452 sur OpenAlexaff
Gabriel D. Dakubo, Ryan Parr, L.C. Costello, Renty Franklin, Robert E Thayer

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Pathology · 2006
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueTrace Elements in Health
Établissements canadiensOntario Genomics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAconitaseCitric acid cycleMitochondrionMetabolismReactive oxygen speciesBiologyProstate cancerProstateMitochondrial ROSOxidative phosphorylationDNA damageCell biologyChemistryCancer researchBiochemistryCancerDNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mutations in mitochondrial DNA are frequent in cancer and the accompanying mitochondrial dysfunction and altered intermediary metabolism might contribute to, or signal, tumour pathogenesis. The metabolism of human prostate peripheral zone glandular epithelial cells is unique. Compared with many other soft tissues, these glandular epithelial cells accumulate high concentrations of zinc, which inhibits the activity of m-aconitase, an enzyme involved in citrate metabolism through Krebs cycle. This causes Krebs cycle truncation and accumulation of high concentrations of citrate to be secreted in prostatic fluid. The accumulation of zinc also inhibits terminal oxidation. Therefore, these cells exhibit inefficient energy production. In contrast, malignant transformation of the prostate is associated with an early metabolic switch, leading to decreased zinc accumulation and increased citrate oxidation. The efficient energy production in these transformed cells implies increased electron transport chain activity, increased oxygen consumption, and perhaps, excess reactive oxygen species (ROS) production compared with normal prostate epithelial cells. Because ROS have deleterious effects on DNA, proteins, and lipids, the altered intermediary metabolism may be linked with ROS production and accelerated mitochondrial DNA mutations in prostate 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 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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,511
Écart entre enseignants0,371 · 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

Citations134
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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