Translational applications of microRNA genes in medulloblastomas
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To provide a critical assessment of the clinical translational applications of microRNA (miRNA) genes in medulloblastomas. METHODS: Data were obtained from MEDLINE using Boolean-formatted keyword queries. Top articles were selected for critical analyses - depending on the novelty of findings, qualitative assessment of the citation index and relevance to the diagnosis, prognosis and therapeutic targeting of medulloblastomas. RESULTS: MiRNAs, non-protein-coding RNA molecules, negatively regulate gene expression in a sequence-specific manner during biological processes. In the past few years, miRNA genes have emerged as key regulators of not only molecular events involved in normal brain development and function but also in the molecular pathogenesis of medulloblastomas. In this manner, microRNA genes are identified with functional roles as oncogenes and tumor suppressor genes. At least four miRNAs have proven useful in improving the molecular classification of medulloblastomas, and eight others have shown potential in predicting patients' overall prognosis. Moreover, more than 10 miRNA genes can be potentially utilized in therapies against medulloblastomas, using nine recent methods of targetting miRNAs. CONCLUSION: The quest to identify miRNA genes that are of biological significance in medulloblastomas is on an ongoing venture. Most importantly, these miRNAs have been shown to be of clinical importance for improving the accuracy of diagnosis and prognosis and even developing therapies that can significantly improve patients' overall survival from 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».