Pituitary tumor-transforming gene in endocrine and other neoplasms: a review and update
Notice bibliographique
Résumé
Pituitary tumor-transforming gene (PTTG) was only recently discovered. Its overexpression occurs in a wide variety of endocrine and non-endocrine tumors, including ones of pituitary, thyroid, ovary, breast, prostate, lung, esophagus, colon, and the central nervous system. It affects tumor invasiveness and recurrence in several systems, functions as a securin during cell cycle progression, and inhibits premature sister chromatid separation. PTTG is involved in multiple cellular pathways, including proliferation, DNA repair, transformation, angiogenesis induction, invasion, and the induction of genetic instability. In thyroid carcinomas, PTTG expression is a marker of invasiveness. PTTG is overexpressed in most pituitary adenomas, where it appears to correlate with recurrence and angiogenesis. Increasing evidence also points to the role of PTTG in endocrine organ development. For example, PTTG knockout mice show defective pancreatic beta-cell proliferation. Herein, we review the current knowledge regarding PTTG-mediated pathways based on evidence from in vivo and in vitro studies as well as knockout mice models. We also summarize the issue of PTTG expression and its correlation with clinicopathologic parameters in patients with neoplasms, particularly of endocrine organs. In addition, we discuss in vitro and in vivo therapeutic models targeting PTTG overexpression.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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.
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 ».