MicroRNA Regulation of Brain Tumour Initiating Cells in Central Nervous System Tumours
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.
Notice bibliographique
Résumé
CNS tumours occur in both pediatric and adult patients and many of these tumours are associated with poor clinical outcome. Due to a paradigm shift in thinking for the last several years, these tumours are now considered to originate from a small population of stem-like cells within the bulk tumour tissue. These cells, termed as brain tumour initiating cells (BTICs), are perceived to be regulated by microRNAs at the posttranscriptional/translational levels. Proliferation, stemness, differentiation, invasion, angiogenesis, metastasis, apoptosis, and cell cycle constitute some of the significant processes modulated by microRNAs in cancer initiation and progression. Characterization and functional studies on oncogenic or tumour suppressive microRNAs are made possible because of developments in sequencing and microarray techniques. In the current review, we bring recent knowledge of the role of microRNAs in BTIC formation and therapy. Special attention is paid to two highly aggressive and well-characterized brain tumours: gliomas and medulloblastoma. As microRNA seems to be altered in the pathogenesis of many human diseases, "microRNA therapy" may now have potential to improve outcomes for brain tumour patients. In this rapidly evolving field, further understanding of miRNA biology and its contribution towards cancer can be mined for new therapeutic tools.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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