Notice bibliographique
Résumé
Abstract Metastasis is a process by which tumour cells establish new growths at sites in the body distinct from the primary tumour. It is complex, involving a number of stages including escape of tumour cells from the primary tumour and arrest, intravasation, and development of a new growth in a distant organ or lymph node. Although some of the individual stages can be modelled in vitro , an assessment of the ability of individual tumour cells to complete all stages requires the use of in vivo metastasis models. Many different models have been used for studying the multiple aspects of metastasis, but identifying appropriate models that mimic all the characteristics of specific human cancers remains a problem. Metastasis is a very inefficient process with very few tumour cells demonstrating the capacity to grow to form macrometastases, even though they may have initiated the growth of micrometastases. Many specific genetic changes have been identified in tumour cells (and host normal tissue) that can enhance or inhibit metastasis formation but the efficacy of such genetic changes appears to be highly tumour‐cell specific. Recent work developing genetically engineered mouse (GEM) models and models involving human normal tissues transplanted into immune‐deficient mice (SCID‐hu models) is opening up new ways to address some of the many questions remaining about the molecular mechanisms underlying the metastatic process.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,008 |
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 ».