Mammary Cancer and Social Interactions: Identifying Multiple Environments That Regulate Gene Expression Throughout the Life Span
Notice bibliographique
Résumé
Now that the human genome has been sequenced, along with those of major animal models, there is an urgent need to define those environments that interact with genes. The traditional view focuses on ways that gene products interact with the nuclear environment to regulate cell function, causing the physiologic changes, behaviors, and diseases manifest throughout development and aging. Although this view is essential, it is equally essential to understand the converse relationship, namely, to identify those environments at higher levels of organization that regulate the expression of specific genes. Given the vastness of this problem, one effective strategy is to start with a trait for which some of the genes have already been identified, such as malignant disease. In rats, social isolation and hypervigilance increase the incidence of mammary tumors, accelerate aging, and shorten the life span. We propose that similar environmental regulation of gene expression may underlie the disproportionately high mortality from premenopausal breast cancer of Blacks, a minority group that can experience high levels of loneliness and hypervigilance. Our goal is to identify which environments-social, psychological, hormonal, and cellular-regulate genetic mechanisms of mammary cancer risk as well as the specific times in the life span when they do so.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».