miR miR on the wall, who’s the most malignant medulloblastoma miR of them all?
Notice bibliographique
Résumé
microRNAs (miRNAs) have wide-ranging effects on large-scale gene regulation. As such, they play a vital role in dictating normal development, and their aberrant expression has been implicated in cancer. There has been a large body of research on the role of miRNAs in medulloblastoma, the most common malignant brain tumor of childhood. The identification of the 4 molecular subgroups with distinct biological, genetic, and transcriptional features has revolutionized the field of medulloblastoma research over the past 5 years. Despite this, the growing body of research on miRNAs in medulloblastoma has largely focused on the clinical entity of a single disease rather than the molecular subgroups. This review begins by highlighting the role of miRNAs in development and progresses to explore their myriad of implications in cancer. Medulloblastoma is characterized by increased proliferation, inhibition of apoptosis, and maintenance of stemness programs-features that are inadvertently regulated by altered expression patterns in miRNAs. This review aims to contextualize the large body of work on miRNAs within the framework of medulloblastoma subgroups. The goal of this review is to stimulate new areas of research, including potential therapeutics, within a rapidly growing field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».