Carcinogenesis: alterations in reciprocal interactions of normal functional structure of biologic systems
Notice bibliographique
Résumé
The evolution of biologic systems (BS) includes functional mechanisms that in some conditions may lead to the development of cancer. Using mathematical group theory and matrix analysis, previously, it was shown that normally functioning BS are steady functional structures regulated by three basis regulatory components: reciprocal links (RL), negative feedback (NFB) and positive feedback (PFB). Together, they form an integrative unit maintaining system’s autonomy and functional stability. It is proposed that phylogenetic development of different species is implemented by the splitting of “rudimentary” characters into two relatively independent functional parts that become encoded in chromosomes. The functional correlate of splitting mechanisms is RL. Inversion of phylogenetic mechanisms during ontogenetic development leads cell differentiation until cells reach mature states. Deterioration of reciprocal structure in the genome during ontogenesis gives rise of pathological conditions characterized by unsteadiness of the system. Uncontrollable cell proliferation and invasive cell growth are the leading features of the functional outcomes of malfunctioning systems. The regulatory element responsible for these changes is RL. In matrix language, pathological regulation is represented by matrices having positive values of diagonal elements (TrA > 0) and also positive values of matrix determinant (detA > 0). Regulatory structures of that kind can be obtained if the negative entry of the matrix corresponding to RL is replaced with the positive one. To describe not only normal but also pathological states of BS, a unit matrix should be added to the basis matrices representing RL, NFB and PFB. A mathematical structure corresponding to the set of these four basis functional patterns (matrices) is a split quaternion (coquaternion). The structure and specific role of basis elements comprising four-dimensional linear space of split quaternions help to understand what changes in mechanism of cell differentiation may lead to cancer development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».