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Enregistrement W2904744589 · doi:10.1002/pmic.201800169

Oncogenic Regulation of Extracellular Vesicle Proteome and Heterogeneity

2018· review· en· W2904744589 sur OpenAlexafffund
Dongsic Choi, Cristiana Spinelli, Laura Montermini, Janusz Rak

Notice bibliographique

RevuePROTEOMICS · 2018
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Cancer Society Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchMcGill University
Mots-clésBiologyExtracellular vesicleProteomeCell biologyEpigeneticsExosomeExtracellular vesiclesFlow cytometryMicrovesiclesComputational biologymicroRNAGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mutational and epigenetic driver events profoundly alter intercellular communication pathways in cancer. This effect includes deregulated release, molecular composition, and biological activity of extracellular vesicles (EVs), membranous cellular fragments ranging from a few microns to less than 100 nm in diameter and filled with bioactive molecular cargo (proteins, lipids, and nucleic acids). While EVs are usually classified on the basis of their physical properties and biogenetic mechanisms, recent analyses of their proteome suggest a larger than expected molecular diversity, a notion that is also supported by multicolour nano-flow cytometry and other emerging technology platforms designed to analyze single EVs. Both protein composition and EV diversity are markedly altered by oncogenic transformation, epithelial to mesenchymal transition, and differentiation of cancer stem cells. Interestingly, only a subset of EVs released from mutant cells may carry oncogenic proteins (e.g., EGFRvIII), hence, these EVs are often referred to as "oncosomes". Indeed, oncogenic transformation alters the repertoire of EV-associated proteins, increases the presence of pro-invasive cargo, and alters the composition of distinct EV populations. Molecular profiling of single EVs may reveal a more intricate effect of transforming events on the architecture of EV populations in cancer and shed new light on their biological role and diagnostic utility.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,279 · 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'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

Citations44
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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