Technical challenges and limitations of current mouse models of ovarian cancer
Notice bibliographique
Résumé
The development of genetically engineered models (GEM) of epithelial ovarian cancer (EOC) has been very successful, with well validated models representing high grade and low grade serous adenocarcinomas and endometrioid carcinoma (EC). Most of these models were developed using technologies intended to target the ovarian surface epithelium (OSE), the cell type long believed to be the origin of EOC. More recent evidence has highlighted what is likely a more prevalent role of the secretory cell of the fallopian tube in the ontogeny of EOC, however none of the GEM of EOC have demonstrated successful targeting of this important cell type.The precise technologies exploited to develop the existing GEM of EOC are varied and carry with them advantages and disadvantages. The use of tissue specific promoters to model disease has been very successful, but the lack of any truly specific OSE or oviductal secretory cell promoters makes the outcomes of these models quite unpredictable. Effecting genetic change by the administration of adenoviral vectors expressing Cre recombinase may alleviate the perceived need for tissue specific promoters, however the efficiencies of infection of different cell types is subject to numerous biological parameters that may lead to preferential targeting of certain cell populations.One important future avenue of GEM of EOC is the evaluation of the role of genetic modifiers. We have found that genetic background can lead to contrasting phenotypes in one model of ovarian cancer, and data from other laboratories have also hinted that the exact genetic background of the model may influence the resulting phenotype. The different genetic backgrounds may modify the biology of the tumors in a manner that will be relevant to human disease, but they may also be modifying parameters which impact the response of the host to the technologies employed to develop the model.
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 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 | 0,015 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
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 ».