Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To provide a critical assessment of current stem-cell based pre-clinical models of astrocytomas (gliomas). METHODS: Data were archived from MEDLINE using Boolean formatted keyword queries. Top articles were selected for critical analyses depending on the qualitative assessment of the citation index, novelty of the findings, reputation of the research group and relevance to stem-cell based pre-clinical models of astrocytomas. RESULTS: The emergence of stem-cell based pre-clinical models of gliomas offers advantages for cellular transformation studies over other current in-vitro cell cultured based models. Cells utilized in these stem-cell based pre-clinical models are easier to transform, with the induced tumours demonstrating very high molecular and pathological recapitulations of astrocytomas that are derived from humans. These stem-cell based models fall into two categories. In the first, synthetic astrocytes can be differentiated from various stem cell sources such as the nervous system and embryos, and utilized in elegant forward genetic strategies to develop novel astrocytoma pre-clinical models. The second category represents a cancer stem cell pre-clinical model. In this model, glioma stem cells exhibit very high pathological recapitulations of the human tumours, and can be very informative to comprehend the basis of radio-chemoresistance among patients. CONCLUSION: The quest to develop robust pre-clinical models of astrocytomas is on an ongoing basis. The models are of clinical importance for the discovery of effective treatment modalities that can considerably improve the health of patients with this deadly disease.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».