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Enregistrement W2152331746 · doi:10.5489/cuaj.63

Current understanding of the molecular mechanisms of kidney cancer: a primer for urologists

2012· article· en· W2152331746 sur OpenAlexaffvenueabout
Darwin Lim, Raymond Ko, Stephen E. Pautler

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRenal and related cancers
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenal cell carcinomaMalignancyDiseaseKidney cancerMolecular geneticsCancerMedicinePathogenesisBiologyGeneBioinformaticsCancer researchGeneticsOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Renal cell carcinoma (RCC), the fifth leading malignant condition for men and tenth for women, accounts for 3% of all malignancies in Canada. It is a heterogeneous epithelial malignancy with different subtypes and varied tumour biology. Although most cases of RCC are sporadic, up to 4% of patients have an inherited predisposition for the disease. In this article, we review the current molecular genetics of the different subtypes in hereditary and sporadic RCC. Significant developments in understanding the underlying genetic basis of RCC over the last 2 decades are attributed to intensive research about rare inherited renal cancer syndromes and the identification of the genes responsible for them. Many of these genes are also found in sporadic RCC. Understanding the molecular mechanisms involved in the pathogenesis of RCC has aided the development of molecular-targeted drugs for this disease.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,007
Communication savante0,0050,014
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0090,019
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations10
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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