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Enregistrement W2467499883

The genomic landscape of retinoblastoma: a review

2014· review· en· W2467499883 sur OpenAlexaff
Brigitte L. Thériault, Helen Dimaras, Brenda L. Gallie, Timothy W. Corson

Notice bibliographique

RevuePMC · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Oncology and Treatments
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRetinoblastomaEpigeneticsBiologyGenomicsComputational biologyGenomeGeneGeneticsSuppressorCancerTumor suppressor geneBioinformaticsCancer researchCarcinogenesis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Retinoblastoma is a paediatric ocular tumour that continues to reveal much about the genetic basis of cancer development. Study of genomic aberrations in retinoblastoma tumours has exposed important mechanisms of cancer development and identified oncogenes and tumour suppressors that offer potential points of therapeutic intervention. The recent development of next-generation genomic technologies has allowed further refinement of the genomic landscape of retinoblastoma at high resolution. In a relatively short period of time, a wealth of genetic and epigenetic data has emerged on a small number of tumour samples. These data highlight the inherent molecular complexity of this cancer despite the fact that most retinoblastomas are initiated by the inactivation of a single tumour suppressor gene. This review outlines the current understanding of the genomic, genetic and epigenetic changes in retinoblastoma, highlighting recent genome-wide analyses that have identified exciting candidate genes worthy of further validation as potential prognostic and therapeutic targets.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,934
Score d'incertitude au seuil0,737

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
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)0,0000,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,322 · 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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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