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Enregistrement W2139810515 · doi:10.1186/bcr1980

Inflammation and breast cancer. Metalloproteinases as common effectors of inflammation and extracellular matrix breakdown in breast cancer

2008· review· en· W2139810515 sur OpenAlexafffund
Carlo Hojilla, Geoffrey A. Wood, Rama Khokha

Notice bibliographique

RevueBreast Cancer Research · 2008
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtease and Inhibitor Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of GuelphOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Breast Cancer Research AllianceSusan G. Komen
Mots-clésBreast cancerInflammationContext (archaeology)Matrix metalloproteinaseCancerCarcinogenesisCancer researchExtracellular matrixMedicineImmunologyBiologyInternal medicineCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two rapidly evolving fields are converging to impact breast cancer: one has identified novel substrates of metalloproteinases that alter immune cell function, and the other has revealed a role for inflammation in human cancers. Evidence now shows that the mechanisms underlying these two fields interact in the context of breast cancer, providing new opportunities to understand this disease and uncover novel therapeutic strategies. The metalloproteinase class of enzymes is well studied in mammary gland development and physiology, but mostly in the context of extracellular matrix modification. Aberrant metalloproteinase expression has also been implicated in breast cancer progression, where these genes act as tumor modifiers. Here, we review how the metalloproteinase axis impacts mammary physiology and tumorigenesis and is associated with inflammatory cell influx in human breast cancer, and evaluate its potential as a regulator of inflammation in the mammary gland.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,873
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,340 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations70
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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