SnoN: Bridging Neurobiology and Cancer Biology
Notice bibliographique
Résumé
The transcriptional regulator SnoN has been the subject of growing interest due to its diverse functions in normal and pathological settings. A large body of evidence has established a fundamental role for SnoN as a modulator of signaling and responses by the transforming growth beta (TGFβ) family of cytokines, though how SnoN regulates TGFβ responses remains incompletely understood. In accordance with the critical and complex roles of TGFβ in tumorigenesis and metastasis, SnoN may act as a tumor promoter or suppressor depending on the stage and type of cancer. Beyond its role in cancer, SnoN has also been implicated in the control of axon morphogenesis in postmitotic neurons in the mammalian brain. Remarkably, signaling pathways that control SnoN functions in the divergent cycling cells and postmitotic neurons appear to be conserved. Identification of novel SnoN regulatory and effector mechanisms holds the promise of advances at the interface of cancer biology and neurobiology. Keywords: SnoN, ING2, Ccd1, TGF-β, Smad, signaling, transcription control, cell cycle, axonal growth, cancer, TGF-b, Homeostasis, Histone deacetylase, Plant homeodomain, Tripartite complex, Oncogene, Tumorigenesis, Barrett's esophagus, Ski, Neurobiology, Metastasis
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».