MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2549009828 · doi:10.1371/journal.pgen.1006344

The Rise of FXR1: Escaping Cellular Senescence in Head and Neck Squamous Cell Carcinoma

2016· letter· en· W2549009828 sur OpenAlexafffund
Erlinda Fernández, Frédérick A. Mallette

Notice bibliographique

RevuePLoS Genetics · 2016
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelomeres, Telomerase, and Senescence
Établissements canadiensUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSenescenceBiologyTelomereCarcinogenesisCancer researchCellular senescenceDNA damageCancerCell cycleHead and neck squamous-cell carcinomaCellCell biologyCell cycle checkpointHead and neck cancerPhenotypeGeneticsDNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cellular senescence is a key tumor-suppressing mechanism in response to numerous cellular threats including oxidative stress, telomere loss, and oncogene activation.It is essentially a permanent state of G1 cell cycle arrest in which cells remain viable and metabolically active.Recent studies indicate that senescence plays a pivotal role in suppression of tumorigenesis in vivo [1,2] and is frequently observed in different premalignant tumors such as lung adenomas, neurofibromas, and naevi [3,4].Aside from its critical role in preventing cancer development, the senescence program also enhances the response to cancer therapy [5].In order to become cancerous, cells must find ways to inactivate or bypass the senescence response.In fact, the viral oncoproteins E6 and E7 from human papillomavirus (HPV), which inhibit the tumor suppressors p53 and Rb, respectively, inactivate cellular senescence in response to oncogenic stress [6,7].Thus, infection with HPV, an important risk factor for subsets of head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC), could promote tumorigenesis by inhibiting cellular senescence.However, numerous HNSCCs are HPV-independent, thus underscoring the need to identify additional genetic alterations in HNSCC.In the September 2016 issue of PLOS Genetics, Majumber et al. reported that the Fragile X-related protein 1 (FXR1), an RNA-binding protein, suppresses the senescence response in two different HPVnegative HNSCC cell lines [8].This further supports the requirement for bypassing senescence in both HPV-positive and -negative HNSCC and sheds light on the putative role of FXR1 in promoting HNSCC.

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)0,007
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0120,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,211 · 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
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS GeneticsMême sujetTelomeres, Telomerase, and SenescenceTravaux en français237 207