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Enregistrement W2187627689 · doi:10.1158/1541-7786.257.2.5

Human Tissue Kallikreins: Physiologic Roles and Applications in Cancer

2004· article· en· W2187627689 sur OpenAlexaff
Carla A. Borgoño, Iacovos P. Michael, Eleftherios P. Diamandis

Notice bibliographique

RevueMolecular Cancer Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoagulation, Bradykinin, Polyphosphates, and Angioedema
Établissements canadiensUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKallikreinProteasesBiologyCancer researchCancerGeneticsBiochemistryEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tissue kallikreins are members of the S1 family (clan SA) of trypsin-like serine proteases and are present in at least six mammalian orders. In humans, tissue kallikreins (hK) are encoded by 15 structurally similar, steroid hormone-regulated genes (KLK) that colocalize to chromosome 19q13.4, representing the largest cluster of contiguous protease genes in the entire genome. hKs are widely expressed in diverse tissues and implicated in a range of normal physiologic functions from the regulation of blood pressure and electrolyte balance to tissue remodeling, prohormone processing, neural plasticity, and skin desquamation. Several lines of evidence suggest that hKs may be involved in cascade reactions and that cross-talk may exist with proteases of other catalytic classes. The proteolytic activity of hKs is regulated in several ways including zymogen activation, endogenous inhibitors, such as serpins, and via internal (auto)cleavage leading to inactivation. Dysregulated hK expression is associated with multiple diseases, primarily cancer. As a consequence, many kallikreins, in addition to hK3/PSA, have been identified as promising diagnostic and/or prognostic biomarkers for several cancer types, including ovarian, breast, and prostate. Recent data also suggest that hKs may be causally involved in carcinogenesis, particularly in tumor metastasis and invasion, and, thus, may represent attractive drug targets to consider for therapeutic intervention.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,369 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations338
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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