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Enregistrement W2302279046 · doi:10.1093/jrr/rrw009

The complexity of microRNAs in human cancer

2016· review· en· W2302279046 sur OpenAlexafffund
Jennifer Kwan, Pamela Psarianos, Jeff Bruce, Kenneth W. Yip, Fei‐Fei Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Radiation Research · 2016
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer ResearchUniversity Health NetworkPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesInstitute for Cosmic Ray Research, University of TokyoCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Breast Cancer Research AllianceCanadian Cancer SocietyOntario Institute for Cancer Research
Mots-clésmicroRNACancerComputational biologyBiologyDiseaseNasopharyngeal carcinomaBreast cancerBioinformaticsMedicineInternal medicineGeneGeneticsRadiation therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MicroRNAs (miRNAs) are small non-coding RNA molecules that have key regulatory roles in cancer, acting as both oncogenes and tumor suppressors. Due to the potential roles of miRNAs in improving cancer prognostic, predictive, diagnostic and therapeutic approaches, they have become an area of intense research focus in recent years. MiRNAs harbor attractive features allowing for translation to the clinical world, such as relatively simple extraction methods, resistance to molecular degradation, and ability to be quantified. Numerous prognostic, predictive and diagnostic miRNA signatures have been developed. To date however, miRNA analysis has not been adopted for routine clinical use. The objectives of this article are to provide an overview of miRNA research and review a selection of miRNA studies in breast cancer, cervical cancer, sarcoma, and nasopharyngeal carcinoma to highlight advances and challenges in miRNA cancer research.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,001

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 Opus0,153
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations68
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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