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Enregistrement W2055202552 · doi:10.1159/000214918

Molecular Mechanisms of Human Papillomavirus-Induced Carcinogenesis

2009· review· en· W2055202552 sur OpenAlexafffund
Michaël Lehoux, Claudia M. D’Abramo, Jacques Archambault

Notice bibliographique

RevuePublic Health Genomics · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Clinical Research Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCancer Research Society
Mots-clésCarcinogenesisGenome instabilityEpigeneticsBiologyCancerMalignancyImmunologyGeneticsCancer researchBioinformaticsDNA damageGeneDNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Approximately 20% of all cancers are associated with infectious agents. Among them, human papillomaviruses (HPVs) are very common and are now recognized as the etiological agent of cervical cancer, the second most common cancer in women worldwide, and they are increasingly linked with other forms of dysplasia. Carcinogenesis is a complex and multistep process requiring the acquisition of several genetic and/or epigenetic alterations. HPV-induced neoplasia, however, is in part mediated by the intrinsic functions of the viral proteins. In order to replicate its genome, HPV modulates the cell cycle, while deploying mechanisms to escape the host immune response, cellular senescence and apoptosis. As such, HPV infection leads directly and indirectly to genomic instability, further favouring transforming genetic events and progression to malignancy. This review aims to summarize our current understanding of the molecular mechanisms exploited by HPV to induce neoplasia, with an emphasis on the role of the 2 viral oncoproteins E6 and E7. Greater understanding of the role of HPV proteins in these processes will ultimately aid in the development of antiviral therapies, as well as unravel general mechanisms of oncogenesis.

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)0,000
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 seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,244
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations132
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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