Technical challenges and limitations of current mouse models of ovarian cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle