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Enregistrement W2142228836 · doi:10.1139/cjpp-2014-0367

Vitamin D receptor, a tumor suppressor in skin

2014· review· en· W2142228836 sur OpenAlexvenueno aff
Daniel D. Bikle

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2014
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHedgehog Signaling Pathway Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésCalcitriol receptorEpidermis (zoology)KeratinocyteBiologyVitamin D and neurologyReceptorCell biologyCancer researchSuppressorDNA damageEndocrinologyInternal medicineDNAGeneticsIn vitroCancerMedicineAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vitamin D and calcium are well-established regulators of keratinocyte proliferation and differentiation. Therefore, it was not a great surprise that deletion of the vitamin D receptor (VDR) should predispose the skin to tumor formation, and that the combination of deleting both the VDR and calcium sensing receptor (CaSR) should be especially pro-oncogenic. In this review I have examined 4 mechanisms that appear to underlie the means by which VDR acts as a tumor suppressor in skin. First, DNA damage repair is curtailed in the absence of the VDR, allowing mutations in DNA to accumulate. Second and third involve the increased activation of the hedgehog and β-catenin pathways in the epidermis in the absence of the VDR, leading to poorly regulated proliferation with reduced differentiation. Finally, VDR deletion leads to a shift in the expression of long noncoding RNAs toward a more oncogenic profile. How these different mechanisms interact and their relative importance in the predisposition of the VDR null epidermis to tumor formation remain under active investigation.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations103
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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