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Enregistrement W2776607461 · doi:10.17925/eoh.2017.13.02.147

Bmi1 – A Path to Targeting Cancer Stem Cells

2017· article· en· W2776607461 sur OpenAlexaff
David Bakhshinyan, Ashley Adile, Chitra Venugopal, Sheila K. Singh

Notice bibliographique

RevueEuropean Oncology & Haematology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBMI1PRC2Hox geneCancer researchCancer stem cellPolycomb-group proteinsHomeotic geneStem cellRadioresistanceRepressorBiologyCancerEZH2Cell biologyGeneticsGeneHistoneTranscription factorCell culture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Polycomb group (PcG) genes encode for proteins comprising two multiprotein complexes, Polycomb repressive complex 1 (PRC1) and Polycomb repressive complex 2 (PRC2). Although the initial discovery of PcG genes was made in Drosophila, as transcriptional repressors of homeotic (HOX) genes. Polycomb repressive complexes have been since implicated in regulating a wide range of cellular processes, including differentiation and self-renewal in normal and cancer stem cells. Bmi1, a subunit of PRC1, has been long implicated in driving self-renewal, the key property of stem cells. Subsequent studies showing upregulation of Bmi1 in several cancers correlated with increased aggressiveness, radioresistance and metastatic potential, provided rationale for development of targeted therapies against Bmi1. Although Bmi1 activity can be reduced through transcriptional, post-transcriptional and post-translational regulation, to date, the most promising approach has been through small molecule inhibitors targeting Bmi1 activity. The post-translational targeting of Bmi1 in colorectal carcinoma, lung adenocarcinoma, multiple myeloma and medulloblastoma have led to significant reduction of self-renewal capacity of cancer stem cells, leading to slower tumour progression and reduced extent of metastatic spread. Further value of Bmi1 targeting in cancer can be established through trials evaluating the combinatorial effect of Bmi1 inhibition with current ‘gold standard’ therapies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,296 · 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
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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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