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Enregistrement W2910631903 · doi:10.1101/519728

Molecular and functional heterogeneity of cancer associated fibroblasts in high-grade serous ovarian cancer

2019· preprint· en· W2910631903 sur OpenAlexafffund
Ali Hussain, Véronique Voisin, Stephanie Poon, Julia Dmytryshyn, Cory M. Richman, Jalna Meens, Victor W. Ho, Kwan Ho Tang, Joshua Paterson, Blaise Clarke, Marcus Q. Bernardini, Gary D. Bader, Benjamin G. Neel, Laurie Ailles

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeptidase Inhibition and Analysis
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer ResearchPrincess Margaret Cancer Foundation
Mots-clésCancer-Associated FibroblastsSerous fluidFibroblast activation protein, alphaCancer researchSerous ovarian cancerMyofibroblastOvarian cancerBiologyFibroblastTumor progressionPhenotypeTransforming growth factorTumor microenvironmentCancerPathologyMedicineCell biologyIn vitroGeneticsTumor cellsGeneFibrosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY Recent studies indicate that cancer-associated fibroblasts (CAFs) are phenotypically and functionally heterogeneous. However, little is known about CAF subtypes and the roles they play in cancer progression. Here we identify and characterize two CAF subtypes that coexist within high grade serous ovarian cancers: Fibroblast activation protein (FAP)-high (FH) CAFs resemble the classical myofibroblast-type CAF, whereas FAP-low (FL) CAFs possesses a preadipocyte-like molecular signature. Patients with predominantly FH CAFs have significantly worse outcomes than patients with predominantly FL CAFs. FH CAFs contract collagen gels and aggressively promote proliferation, invasion and therapy resistance of cancer cells, whereas FL CAFs do not. Overexpression of the FL-specific transcription factor TCF21 in FH CAFs decreases their ability to promote gel contraction, invasion, and in vivo tumor growth. Understanding CAF subtypes in more detail could lead to better patient stratification and novel therapeutic strategies.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 GPT0,247
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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