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Enregistrement W2912028404 · doi:10.5772/intechopen.81064

Oncogenetics of Lung Cancer Induced by Environmental Carcinogens

2019· book-chapter· en· W2912028404 sur OpenAlex
Victor D. Martínez, Adam P. Sage, Erin A. Marshall, Miwa Suzuki, Aaron A. Goodarzi, Graham Dellaire, Wan L. Lam

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIntechOpen eBooks · 2019
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensUniversity of CalgaryCanadian Cancer SocietyOccupational Cancer Research CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of British ColumbiaCanada Research Chairs
Mots-clésCarcinogenLung cancerEpigeneticsCancer researchDNA damageBiologyLungTobacco smokeMedicineGenePathologyGeneticsDNAInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The molecular landscape of non-tobacco-induced primary lung tumors displays specific oncogenetic features. The etiology of these tumors has been largely associated with exposure to well-established environmental lung carcinogens such as radon, arsenic, and asbestos. Environmental carcinogens can induce specific genetic and epigenetic alterations in lung tissue, leading to aberrant function of lung cancer oncogenes and tumor suppressor genes. These molecular events result in the disruption of key cellular mechanisms, such as protection against oxidative stress and DNA damage-repair, which promotes tumor development and progression. This chapter provides a comprehensive discussion of the specific carcinogenic mechanisms associated with exposure to radon, arsenic, and asbestos. It also summarizes the main protein-coding and non-coding genes affected by exposure to these environmental agents, and the underlying molecular mechanisms promoting their deregulation in lung cancer. Finally, the chapter examines the anticipated challenges in personalized intervention strategies in non-tobacco-induced lung 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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,814
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,241 · 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