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Enregistrement W2184232482 · doi:10.4103/1008-682x.127825

The role of mRNA splicing in prostate cancer

2014· review· en· W2184232482 sur OpenAlexafffund
AnnaV Lapuk, StanislavV Volik, Yuzhuo Wang, ColinC Collins

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Andrology · 2014
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRNA Research and Splicing
Établissements canadiensBC Cancer AgencyPrevention of Organ FailureUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society Research InstituteCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAlternative splicingRNA splicingProstate cancerBiologyCancer researchMetastasisPI3K/AKT/mTOR pathwayAndrogen receptorCancermicroRNABioinformaticsGeneComputational biologySignal transductionGene isoformGeneticsRNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alternative splicing (AS) is a crucial step in gene expression. It is subject to intricate regulation, and its deregulation in cancer can lead to a wide array of neoplastic phenotypes. A large body of evidence implicates splice isoforms in most if not all hallmarks of cancer, including growth, apoptosis, invasion and metastasis, angiogenesis, and metabolism. AS has important clinical implications since it can be manipulated therapeutically to treat cancer and represents a mechanism of resistance to therapy. In prostate cancer (PCa) AS also plays a prominent role and this review will summarize the current knowledge of alternatively spliced genes with important functional consequences. We will highlight accumulating evidence on AS of the components of the two critical pathways in PCa: androgen receptor (AR) and phosphoinositide 3-kinase (PI3K). These observations together with data on dysregulation of splice factors in PCa suggest that AR and PI3K pathways may be interconnected with previously unappreciated splicing regulatory networks. In addition, we will discuss several lines of evidence implicating splicing regulation in the development of the castration resistance.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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