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Enregistrement W2046783628 · doi:10.1055/s-0030-1267043

Microparticles in Cancer

2010· review· en· W2046783628 sur OpenAlexafffund
Janusz Rak

Notice bibliographique

RevueSeminars in Thrombosis and Hemostasis · 2010
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Children's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society Research InstituteMcGill University
Mots-clésMicrovesiclesAngiogenesisMetastasisCancer cellEndosomeCancerCell biologyBiologyMicrovesicleCancer researchTumor progressionmicroRNAChemistryImmunologyBiochemistryGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microparticles (MP) are vesicular structures released from cells upon activation, malignant transformation, stress, or death. MP may be derived from the plasma membrane (shed microvesicles), produced by endosomal pathway (exosomes), or arise from membrane blebs of apoptotic cells. The terms microparticles or microvesicles (MV) are often used as general and interchangeable descriptors of all cellular vesicles, but a more rigorous terminology is still to be established. The cargo of MP/MV consists of proteins, lipids, and nucleic acids (DNA, mRNA, microRNA), all of which may be transferred horizontally between cells. In cancer, oncogenic pathways drive production of MP/MV, and oncoproteins may be incorporated into the cargo of MV (oncosomes). Oncogenic pathways may also stimulate production of MP/MV harboring tissue factor and involved in cancer coagulopathy. In addition, the cargo of MV may include several receptors, antigens, bioactive molecules, and other species capable of stimulating tumor progression, immunotolerance, invasion, angiogenesis, and metastasis. MP emanate not only from tumor cells but also from platelets, endothelium, and inflammatory cells. Indeed, circulating MP/MV harbor molecular information related to cancer-related processes and may serve as a reservoir of prognostic and predictive biomarkers to monitor genetic tumor progression, angiogenesis, thrombosis, and responses to targeted therapeutics.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

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 savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,328 · 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

Citations292
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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