The Role of Biobanks in Oncology Research – A Portuguese Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Approximately, 14.1 million new cancer cases and 8.2 million deaths occurred in 2012 worldwide. Cancer is a group of diseases characterized by uncontrolled growth, spread of abnormal cells and is a leading cause of death in both more and less economically developed countries. The growth in our knowledge of cancer biology has led to remarkable progress in cancer prevention, early detection and treatment. Recent years have seen a remarkable progress in the basic, translational and clinical research in cancers. During carcinogenesis several genetic and epigenetic alterations occur and a molecular approach based on the detection of these molecular alterations can permit the definition of molecular signatures specific for different tumors, allowing the definition of molecular biomarkers. These markers can be found in a variety of fluids, tissues and cell lines, and can be used for screening the general population, for differential diagnosis in symptomatic patients and for clinical staging of cancer. Furthermore, the biomarkers can be used to evaluate response to treatment, to assess disease recurrence through monitoring and as prognostic indicators of disease progression. The advances in the molecular knowledge and technology from research is based on the study of different types of biological samples, being necessary the collection, processing, preservation, stored and maintenance of these samples required an ordered and structured plan with the consequent creation of a biobank. The promotion and operation of biobanks provide to scientists the opportunity to access to quality samples and associated data, representing an essential milestone in shortening the time between research and clinical application, improving the effectiveness of research.
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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 | 0,060 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,016 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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.
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 ».