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Enregistrement W2098119888 · doi:10.1586/erm.12.39

Epigenetic biomarkers in colorectal cancer diagnostics

2012· review· en· W2098119888 sur OpenAlex
James B. Rawson, Bharati Bapat

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Molecular Diagnostics · 2012
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpigeneticsColorectal cancerDNA methylationBiomarkerMedicinemicroRNABiomarker discoveryBioinformaticsCancerHistoneGenome instabilityOncologyInternal medicineBiologyProteomicsDNA damageGene expressionGeneGeneticsDNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Colorectal cancer (CRC) is a significant health burden worldwide. Despite advancements in treatment options, improvements in CRC patient survival have been limited owing to lack of early detection and limited capacity for optimal therapeutic decision-making. Biomarkers to improve CRC diagnosis, prognosis and prediction of treatment response therefore represent opportunities to improve patient outcome. In addition to genetic alterations and genomic instability, it is now clear that epigenetic alterations play dramatic roles in driving tumor onset and progression in CRC. A recent surge in investigation of epigenetic biomarkers including DNA methylation, miRNA expression and histone modifications has demonstrated that these alterations may be enticing translational biomarker candidates in CRC. In particular, methylation kits have already been incorporated into clinical practice for a handful of cancers, including CRC. This review will aim to summarize the established and emerging roles of epigenetic modifications in CRC detection, prognostication and prediction of treatment response.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,337 · 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