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Enregistrement W2219898633

Optical imaging of tumor microenvironment.

2013· article· en· W2219898633 sur OpenAlexaff
Yihan Wu, Wenjie Zhang, Jinbo Li, Yan Zhang

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanoplatforms for cancer theranostics
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTumor microenvironmentProteasesMagnetic resonance imagingMedicineHypoxia (environmental)Cancer researchPositron emission tomographyMetastasisTumor hypoxiaOptical imagingPathologyTumor cellsChemistryCancerRadiologyRadiation therapyInternal medicineBiochemistryEnzymeOptics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tumor microenvironment plays important roles in tumor development and metastasis. Features of the tumor microenvironment that are significantly different from normal tissues include acidity, hypoxia, overexpressed proteases and so on. Therefore, these features can serve as not only biomarkers for tumor diagnosis but also theraputic targets for tumor treatment. Imaging modalities such as optical, positron emission tomography (PET) and magnetic resonance imaging (MRI) have been intensively applied to investigate tumor microenvironment. Various imaging probes targeting pH, hypoxia and proteases in tumor microenvironment were thus well developed. In this review, we will focus on recent examples on fluorescent probes for optical imaging of tumor microenvironment. Construction of these fluorescent probes were based on characteristic feature of pH, hypoxia and proteases in tumor microenvironment. Strategies for development of these fluorescent probes and applications of these probes in optical imaging of tumor cells or tissues will be discussed in this review paper.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,632
Score d'incertitude au seuil0,301

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,154
Écart entre enseignants0,148 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations41
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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