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Enregistrement W2341067531 · doi:10.1007/s12079-016-0321-2

CCN6: a modulator of breast cancer progression

2016· review· en· W2341067531 sur OpenAlexaff
Andrew Leask

Notice bibliographique

RevueJournal of Cell Communication and Signaling · 2016
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueConnective Tissue Growth Factor Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCTGFMedicineCancer researchBreast cancerMatricellular proteinCancerFibrosisConnective tissueProtein kinase BMetastasisCYR61OncologyPathologySignal transductionInternal medicineExtracellular matrixBiologyGrowth factorReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The expression of the CCN family of matricellular proteins is highly dysregulated in connective tissue pathologies such as fibrosis and highly metastatic cancers. Strategies targeting members of this family, especially CCN2, are under development as novel therapeutic approaches to highly metastatic cancers such as pancreatic cancer. In prior reports, the Kleer laboratory and colleagues have linked reduced expression of CCN6 (WISP3) with aggressive breast cancers. Loss of CCN6 was associated with elevated Akt phosphorylation and TAK1 activation. In a recent report, the same group reports that, by modulating Notch signaling, CCN6 can promote the maintenance of an epithelial phenotype and also reduce cancer cell migration and invasion, tumor initiation, and metastasis (Oncotarget in press DOI: 10.18632/oncotarget.7734 ). These results are consistent with the hypothesis that addition of CCN6 peptides may represent a novel, viable therapeutic approach to blocking aggressive breast cancers.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,958
Score d'incertitude au seuil0,382

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,349 · 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'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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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