MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2566391499 · doi:10.5539/ijb.v9n1p41

Tumor-suppressive and tumor-promoting role of Tgf-Beta in Hepatocellular Carcinoma

2016· article· en· W2566391499 sur OpenAlexvenueno aff
Somyoth Sridurongrit

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Biology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueGalectins and Cancer Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHepatocellular carcinomaTGF beta signaling pathwayCancer researchTransforming growth factor betaLiver cancerBETA (programming language)CytokineTransforming growth factorPathogenesisLiver diseaseCancerMedicineFibrosisApoptosisBiologyInternal medicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tgf-Beta is a pleiotropic cytokine with diverse functions on hepatic cells. The well-known function of Tgf-Beta in pathogenesis of liver disease is to stimulate liver fibrosis that often precedes the onset of liver cancer. While Tgf-Beta-mediated fibrosis seems to make liver more prone to the development of liver cancer, Tgf-Beta suppresses initial malignant transformation of hepatic cells thru regulation of proliferation and apoptosis. On the other hand, Tgf-Beta has shown to act as an inducer of tumor development thru enhancement of metastatic process. Additionally, it has been shown that Tgf-Beta signaling in hepatocytes promotes hepatocarcinogenesis caused by certain genetic conditions. This review highlights observations that have improved an understanding of how Tgf-Beta contributes to the development of hepatocellular carcinoma.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,223
Score d'incertitude au seuil0,295

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of BiologyMême sujetGalectins and Cancer BiologyTravaux en français237 207