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Enregistrement W2137596844 · doi:10.1002/wrna.101

mRNA export and cancer

2011· review· en· W2137596844 sur OpenAlexaff
Nadeem Siddiqui, Katherine L. B. Borden

Notice bibliographique

RevueWiley Interdisciplinary Reviews - RNA · 2011
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA modifications and cancer
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitute for Research in Immunology and Cancer
Organismes subventionnairesU.S. Public Health Service
Mots-clésEIF4EMessenger RNANuclear export signalTranslation (biology)BiologyCancerRNANucleoporinEukaryotic translationCancer researchCell biologyGeneticsGeneCell nucleusNuclear transport

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies in the past several years highlight important features of the messenger RNA (mRNA) export process. For instance, groups of mRNAs acting in the same biochemical processes can be retained or exported in a coordinated manner thereby impacting on specific biochemistries and ultimately on cell physiology. mRNAs can be transported by either bulk export pathways involving NXF1/TAP or more specialized pathways involving chromosome region maintenance 1 (CRM1). Studies on primary tumor specimens indicate that many common and specialized mRNA export factors are dysregulated in cancer including CRM1, eukaryotic translation initiation factor 4E (eIF4E), HuR, nucleoporin 88, REF/Aly, and THO. This positions these pathways as potential therapeutic targets. Recently, specific targeting of the eIF4E-dependent mRNA export pathway in a phase II proof-of-principle trial with ribavirin led to impaired eIF4E-dependent mRNA export correlating with clinical responses including remissions in leukemia patients. Here, we provide an overview of these mRNA export pathways and highlight their relationship to cancer.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations108
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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