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Enregistrement W2904550514 · doi:10.1016/j.celrep.2018.11.065

KLF4, A Gene Regulating Prostate Stem Cell Homeostasis, Is a Barrier to Malignant Progression and Predictor of Good Prognosis in Prostate Cancer

2018· article· en· W2904550514 sur OpenAlexfundno aff
Xiaozhong Xiong, Markus Schöber, Evelyne Tassone, Alireza Khodadadi‐Jamayran, Ana Sastre-Perona, Hua Zhou, Aristotelis Tsirigos, Steven S. Shen, Miao Chang, Jonathan Melamed, Liliana Ossowski, Elaine Wilson

Notice bibliographique

RevueCell Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueKruppel-like factors research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesM.S.I. FoundationShell United StatesNational Cancer InstituteSchool of Medicine, New York UniversityCenter for Outcomes Research and Evaluation, Yale School of MedicineNational Institutes of HealthAmerican Cancer Society
Mots-clésKLF4Prostate cancerProstateCancerCancer researchCancer stem cellStem cellBiologyGene signatureHomeostasisPathologyOncologyMedicineInternal medicineGeneGene expressionSOX2Embryonic stem cellEndocrinologyCell biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a considerable need to identify those individuals with prostate cancer who have indolent disease. We propose that genes that control adult stem cell homeostasis in organs with slow turnover, such as the prostate, control cancer fate. One such gene, KLF4, overexpressed in murine prostate stem cells, regulates their homeostasis, blocks malignant transformation, and controls the self-renewal of tumor-initiating cells. KLF4 loss induces the molecular features of aggressive cancer and converts PIN lesions to invasive sarcomatoid carcinomas; its re-expression in vivo reverses this process. Bioinformatic analysis links these changes to human cancer. KLF4 and its downstream targets make up a gene signature that identifies indolent tumors and predicts recurrence-free survival. This approach may improve prognosis and identify therapeutic targets for advanced cancer.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil0,833

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations36
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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