Selective molecular biomarkers to predict biologic behavior in pituitary tumors
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: To date, several cell proliferation markers, apoptosis, vascular markers, oncogenes, tumor suppressor genes, cell cycle mediators, microRNA (miRNAs), and long noncoding RNAs (lncRNAs) have been identified to be involved in the tumorigenesis, migration, proliferation and invasiveness of pituitary adenomas. There are still no reliable morphologic markers predictive of pituitary adenoma recurrence. Recent scientific research introduced new techniques to enable us to attain new information on the genesis and biologic behavior of pituitary adenomas. Areas covered: This review covers selected, compelling and cumulative information in regards to TACSTD family (EpCAM, TROP2), neuropilin (NRP-1), oncogene-induced senescence (OIS), fascins (FSCN1), invasion-associated genes (CLDN7, CNTNAP2, ITGA6, JAM3, PTPRC and CTNNA1) EZH2, and ENC1 genes and endocan. Expert commentary: Ongoing research provides clinicians, surgeons and researchers with new information not only on diverse pathways in tumorigenesis but also on the clinical aggressive behavior of pituitary adenomas. Newly developed molecular techniques, bioinformatics and new pharmaceutical drug options are helpful tools to widen the perspectives in our understanding of the complex nature of pituitary tumorigenesis. The discovery of new molecular biomarkers can only be accomplished by continuing to investigate pituitary embryogenesis, histogenesis and tumorigenesis.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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