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Enregistrement W2115694405 · doi:10.1158/2159-8290.cd-13-1005

Promising SINEs for Embargoing Nuclear–Cytoplasmic Export as an Anticancer Strategy

2014· review· en· W2115694405 sur OpenAlexaff
David S.P. Tan, Philippe L. Bédard, John Kuruvilla, Lillian L. Siu, Albiruni Ryan Abdul Razak

Notice bibliographique

RevueCancer Discovery · 2014
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNuclear Structure and Function
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNuclear export signalNuclear transportMechanism (biology)CytoplasmCancerCancer researchCarcinogenesisFunction (biology)Nuclear proteinBiologyBioinformaticsCell biologyCell nucleusGeneBiochemistryGeneticsTranscription factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In cancer cells, the nuclear–cytoplasmic transport machinery is frequently disrupted, resulting in mislocalization and loss of function for many key regulatory proteins. In this review, the mechanisms by which tumor cells co-opt the nuclear transport machinery to facilitate carcinogenesis, cell survival, drug resistance, and tumor progression will be elucidated, with a particular focus on the role of the nuclear–cytoplasmic export protein. The recent development of a new generation of selective inhibitors of nuclear export (XPO1 antagonists) and how these novel anticancer drugs may bring us closer to the implementation of this therapeutic strategy in the clinic will be discussed. Significance: The nuclear transport mechanism is dysregulated in many malignancies and is associated with dysfunction of many regulatory proteins. Targeting this mechanism as an anticancer strategy has been compelling, and novel agents that selectively inhibit the nuclear export pathway have demonstrated preliminary evidence of clinical efficacy with an acceptable safety profile. Cancer Discov; 4(5); 527–37. ©2014 AACR.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,313 · 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

Citations110
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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