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Enregistrement W2148128131 · doi:10.2174/157488812799859838

Microenvironmental Regulation of Cancer Stem Cell Phenotypes

2012· review· en· W2148128131 sur OpenAlexafffund
Daniela F. Quail, Meghan Taylor, Lynne‐Marie Postovit

Notice bibliographique

RevueCurrent Stem Cell Research & Therapy · 2012
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHippo pathway signaling and YAP/TAZ
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBiologyEpigeneticsCancer stem cellWnt signaling pathwayStem cellPhenotypeCell fate determinationEmbryonic stem cellTumor progressionPhenotypic plasticityCancer cellCell biologyCancerGenome instabilityComputational biologyGeneticsSignal transductionGeneTranscription factorDNA damage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cancer is a complex set of diseases, driven by genomic instability overlaid with epigenetic modifications. Two prevailing concepts, the stochastic theory and the hierarchical theory, are traditionally used to understand tumor progression. These seemingly contradictory theories can be reconciled with the concept of cellular plasticity, such that certain genetic mutations enable epigenetic alterations in cell fate. A growing body of evidence suggests that cancer cells co-opt embryonic stem cell-associated regulatory networks in order to sustain tumor cell plasticity concomitant with growth and progression. The expression of these stem cell associated factors is regulated by dynamic niches, characterized by cellderived proteins as well as biophysical features such low oxygen tensions. In this review we describe specific embryo-associated proteins such as NODAL, NOTCH, and canonical WNT, which cooperate to maintain stem cell phenotypes in cancer. We also illustrate how biophysical factors, in particular oxygen, can orchestrate plasticity by modulating the expression of stem cell-associated proteins. As the microenvironment is known to play a key role in cellular regulation, it is essential to understand its role in cancer progression in order to improve and create new therapies.

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 seuil0,005

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations106
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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