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Enregistrement W2800258289 · doi:10.7555/jbr.31.20160124

Re-evaluating the role of epithelial-mesenchymal-transition incancer progression

2017· article· en· W2800258289 sur OpenAlexaff
Andrew Sulaiman, Lisheng Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Cells and Metastasis
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesChina Scholarship Council
Mots-clésEpithelial–mesenchymal transitionMesenchymal stem cellMotilityMetastasisCancer researchTumor progressionPopulationBiologyCancerMedicineCell biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epithelial-mesenchymal transition (EMT) and mesenchymal-epithelial transition (MET) are essential for embryonic development and also important in cancer progression. In a conventional model, epithelial-like cancer cells transit to mesenchymal-like tumor cells with great motility via EMT transcription factors; these mesenchymal-like cells migrate through the circulation system, relocate to a suitable site and then convert back to an epithelial-like phenotype to regenerate the tumor. However, recent findings challenge this conventional model and support the existence of a stable hybrid epithelial/mesenchymal (E/M) tumor population. Hybrid E/M tumor cells exhibit both epithelial and mesenchymal properties, possess great metastatic and tumorigenic capacity and are associated with poorer patient prognosis. The hybrid E/M model and associated regulatory networks represent a conceptual change regarding tumor metastasis and organ colonization. It may lead to the development of novel treatment strategies to ultimately stop cancer progression and improve disease-free survival.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,685
Score d'incertitude au seuil0,538

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,518
Écart entre enseignants0,381 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations38
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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