Role of aberrant glycosylation in ovarian cancer dissemination
Notice bibliographique
Résumé
Epithelial ovarian cancer (EOC) is the most lethal gynecologic malignancy, and understanding the molecular changes associated with EOC etiology could lead to the identification of novel targets for more effective therapeutic interventions. Glycosylation represents a post-translational modification (PTM) of proteins playing a major role in various cellular functions. Moreover, glycosylation participates in major pathobiological events during tumor progression, as aberrant expression of glycan structures has been shown to contribute in alterations of specific cellular onco-phenotypes, including tumor cell proliferation, migration and invasion. This review aims to describe what is currently known about aberrant glycosylation in EOC, and more specifically, the contribution of aberrant O-linked glycosylation in EOC progression. We also discuss our findings about the altered GALNT3 overexpression in EOC and its involvement in disease dissemination through aberrant mucin O-glycosylation, as well as the potential to exploit the role of GALNT3 in understanding the general mechanisms of abnormal glycosylation implicated in EOC spreading. Further analyses in cancer glycobiology could significantly enhance our understanding of the molecular mechanisms of cancer progression, including EOC dissemination, and could lead to the identification of novel biomarkers/therapeutic targets for better management of this deadly disease. Biomedical Reviews 2014; 25: 83-92.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».