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Enregistrement W2796248606 · doi:10.1515/hsz-2018-0112

The miRNA-kallikrein interaction: a mosaic of epigenetic regulation in cancer

2018· review· en· W2796248606 sur OpenAlexaff
Ashley Di Meo, Cong Wang, Yufeng Cheng, Eleftherios P. Diamandis, George M. Yousef

Notice bibliographique

RevueBiological Chemistry · 2018
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensMount Sinai HospitalUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpigeneticsmicroRNAMosaicKallikreinComputational biologyBiologyGeneticsChemistryBiochemistryGeneGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The kallikrein-related peptidases (KLKs) constitute a family of 15 highly conserved serine proteases with trypsin- and chymotrypsin-like activities. Dysregulated expression and/or aberrant activation of KLKs has been linked to various pathophysiological processes, including cancer. Many KLKs have been identified as potential cancer biomarkers. microRNAs (miRNAs) are a class of small non-coding RNAs that regulate gene expression by pairing to the 3' untranslated region (UTR) of complimentary mRNA targets. miRNAs are dysregulated in many cancers, including prostate, kidney and ovarian cancers. Several studies have shown that miRNAs are involved in the post-transcriptional regulation of KLKs. However, recent evidence suggests that miRNAs can also act as downstream effectors of KLKs. In this review, we provide an update on the epigenetic regulation of KLKs by miRNAs. We also present recent experimental evidence that supports the regulatory role of KLKs on miRNA networks. The potential diagnostic and therapeutic applications of miRNA-kallikrein interactions are also discussed.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,964
Score d'incertitude au seuil0,784

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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