Epstein–Barr Virus and Human Papillomaviruses Interactions and Their Roles in the Initiation of Epithelial–Mesenchymal Transition and Cancer Progression
Notice bibliographique
Résumé
Oncoviruses are implicated in around 20% of all human cancers including both solid and non-solid malignancies. Epstein-Barr virus (EBV) and human papillomaviruses (HPVs) are the most common oncoviruses worldwide. Currently, it is well established that onco-proteins of EBV (LMP1, LMP2A and EBNA1) and high-risk HPVs (E5 and E6/E7) play an important role in the initiation and/or progression of several human carcinomas including cervical, oral and breast. More significantly, it has been recently pointed out that viral onco-proteins of EBV and high-risk HPVs can be co-present and consequently cooperate to initiate and/or amplify epithelial-mesenchymal transition (EMT), which is the hallmark of cancer progression and metastasis. This could occur by -catenin, JAK/STAT/SRC, PI3k/Akt/mTOR and/or RAS/MEK/ERK signaling pathways, which onco-proteins of EBV and HPVs share. This review presents the most recent advances related to EBV and high-risk HPVs onco-proteins interactions and their roles in the progression of human carcinomas especially oral and breast via the initiation of EMT.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».