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Enregistrement W2099844273 · doi:10.1186/2050-7771-2-10

Micro-RNAs, New performers in multiple myeloma bone marrow microenvironment

2014· review· en· W2099844273 sur OpenAlexafffund
Jahangir Abdi, Lugui Qiu, Hong Chang

Notice bibliographique

RevueBiomarker Research · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCancer Research Society
Mots-clésStromal cellMultiple myelomaBone marrowMicrovesiclesmicroRNAContext (archaeology)Tumor microenvironmentCancer researchMedicineSecretionBiologyImmunologyGeneTumor cellsGeneticsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The established interaction between multiple myeloma cells and bone marrow microenvironment components provides malignant cells with various survival, growth and drug resistance signals. As a new concept, identification of miRNAs and their related gene/protein targets, signaling molecules and pathways in the context of bone marrow microenvironment will help understanding more deeply the pathogenesis of the disease and possible mechanisms underlying environment-induced drug resistance. Recent studies suggest that bone marrow stromal cells can modulate some miRNAs (miR-21, miR-15a/16) in multiple myeloma cells through direct adhesion, cytokine secretion or transfer of miRNA-containing exosomes, however; the specific miRNA targets are not clear. In spite of a remarkable progress in understanding myeloma biology and therapy, the disease persists to be hard to treat. This review will discuss the most recent findings on miRNAs expression and function in the context of bone marrow microenvironment highlighting the miRNAs as potential therapeutic targets in multiple myeloma.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations36
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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