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Enregistrement W2909315094 · doi:10.15252/embj.2018100330

Transcriptional regulation of normal human mammary cell heterogeneity and its perturbation in breast cancer

2019· review· en· W2909315094 sur OpenAlexafffund
Davide Pellacani, Susanna Tan, Sylvain Lefort, Connie J. Eaves

Notice bibliographique

RevueThe EMBO Journal · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Cells and Metastasis
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesBC Cancer FoundationCanadian Cancer Society Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchCancer Research Society
Mots-clésBreast cancerPhenotypeHuman breastBiologyMammary glandCancerCellMammary tumorCancer researchComputational biologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mammary gland in adult women consists of biologically distinct cell types that differ in their surface phenotypes. Isolation and molecular characterization of these subpopulations of mammary cells have provided extensive insights into their different transcriptional programs and regulation. This information is now serving as a baseline for interpreting the heterogeneous features of human breast cancers. Examination of breast cancer mutational profiles further indicates that most have undergone a complex evolutionary process even before being detected. The consequent intra-tumoral as well as inter-tumoral heterogeneity of these cancers thus poses major challenges to deriving information from early and hence likely pervasive changes in potential therapeutic interest. Recently described reproducible and efficient methods for generating human breast cancers de novo in immunodeficient mice transplanted with genetically altered primary cells now offer a promising alternative to investigate initial stages of human breast cancer development. In this review, we summarize current knowledge about key transcriptional regulatory processes operative in these partially characterized subpopulations of normal human mammary cells and effects of disrupting these processes in experimentally produced human breast cancers.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,453

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeAutre devis
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

Citations56
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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