Genetically engineered mouse models and human osteosarcoma
Notice bibliographique
Résumé
Osteosarcoma is the most common form of bone cancer. Pivotal insight into the genes involved in human osteosarcoma has been provided by the study of rare familial cancer predisposition syndromes. Three kindreds stand out as predisposing to the development of osteosarcoma: Li-Fraumeni syndrome, familial retinoblastoma and RecQ helicase disorders, which include Rothmund-Thomson Syndrome in particular. These disorders have highlighted the important roles of P53 and RB respectively, in the development of osteosarcoma. The association of OS with RECQL4 mutations is apparent but the relevance of this to OS is uncertain as mutations in RECQL4 are not found in sporadic OS. Application of the knowledge or mutations of P53 and RB in familial and sporadic OS has enabled the development of tractable, highly penetrant murine models of OS. These models share many of the cardinal features associated with human osteosarcoma including, importantly, a high incidence of spontaneous metastasis. The recent development of these models has been a significant advance for efforts to improve our understanding of the genetics of human OS and, more critically, to provide a high-throughput genetically modifiable platform for preclinical evaluation of new therapeutics.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».