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Enregistrement W2782792680 · doi:10.1089/ars.2017.7478

Regulation of Cancer and Cancer-Related Genes <i>via</i> NAD <sup>+</sup>

2018· review· en· W2782792680 sur OpenAlexaff
Tanveer Sharif, Emma Martell, Cathleen Dai, Mohammad Saleh Ghassemi-Rad, Barry E. Kennedy, Patrick W.K. Lee, Shashi Gujar

Notice bibliographique

RevueAntioxidants and Redox Signaling · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSirtuins and Resveratrol in Medicine
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNAD+ kinaseCancerBiologyCancer cellDNA repairCofactorBiochemistryEnzymeCell biologyCancer researchDNAGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significance: NAD+ is an essential redox cofactor in cellular metabolism and has emerged as an important regulator of a wide spectrum of disease conditions, most notably, cancers. As such, various strategies targeting NAD+ synthesis in cancers are in clinical trials. Recent Advances: Being a substrate required for the activity of various enzyme families, especially sirtuins and poly(adenosine diphosphate [ADP]-ribose) polymerases, NAD+-mediated signaling plays an important role in gene expression, calcium release, cell cycle progression, DNA repair, and cell proliferation. Many strategies exploring the potential of interfering with NAD+ metabolism to sensitize cancer cells to achieve anticancer benefits are highly promising, and are being pursued. Critical Issues: With the multifaceted roles of NAD+ in cancer, it is important to understand how cellular processes are reliant on NAD+. This review summarizes how NAD+ metabolism regulates various pathophysiological processes in cancer, and how this knowledge can be exploited to devise effective anticancer therapies in clinical settings. Future Directions: In line with the redundant pathways that facilitate NAD+ metabolism, further studies should comprehensively understand the roles of the various NAD+-synthesizing as well as NAD+-utilizing biomolecules to understand its true potential in cancer treatment.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,301 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations25
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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