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Enregistrement W2891686291 · doi:10.5812/ijcm.82926

BMI1 Roles in Cancer Stem Cells and Its Association with MicroRNAs Dysregulation in Cancer: Emphasis on Colorectal Cancer

2018· article· en· W2891686291 sur OpenAlexaff
Mohammad Hasan Soheilifar, Abdolvahab Moshtaghian, Hamid Maadi, Fereshteh Izadi, Massoud Saidijam

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cancer Management · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Cells and Metastasis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBMI1Cancer stem cellColorectal cancerCancermicroRNAStem cellContext (archaeology)Cancer researchMedicineOncologyBiologyInternal medicineGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: Colorectal cancer (CRC) is among the most common cancers in the world. Despite the existence of different treatment strategies such as chemoradiation and surgery, CRC therapy still remains a significant challenge as a result of the existence of cancer stem cells (CSCs). Evidence Acquisition: This review is comprised of research and review studies published in valid databases such as PubMed, ScienceDirect, Medline, Google Scholar, and Scopus, using the following keywords: BMI1, cancer stem cell, microRNA, and colorectal cancer. Results: BMI1 (B cell-specific Moloney murine leukemia virus integration site 1) is a key component of polycomb repressor complex 1 (PRC1) and plays a significant role in CSCs self-renewal in various types of cancer including CRC. It has been proven that BMI1, in association with deregulated microRNAs (miRNAs), can promote cell cycle progression as well as epithelial to mesenchymal transition (EMT) in cancer. Conclusions: BMI1 is a colon stem cell marker that is up-regulated in colon CSCs and can be taken as a promising target for CRC therapy. This review describes the role of BMI-1 in the self-renewal of CSCs and EMT in association with miRNA dysregulation (with emphasis on CRC).

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,299 · 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'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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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