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Enregistrement W2924457602 · doi:10.1002/jcp.28457

microRNAs: New prognostic, diagnostic, and therapeutic biomarkers in cervical cancer

2019· review· en· W2924457602 sur OpenAlexaff
Javid Sadri Nahand, Sima Taghizadeh‐boroujeni, Mohammad Reza Karimzadeh, Sarina Borran, Mohammad Hossein Pourhanifeh, Mohsen Moghoofei, Farah Bokharaei‐Salim, Sajad Karampoor, Amir Jafari, Zatollah Asemi, Alireza Tbibzadeh, Afshin Namdar, Hamed Mirzaei

Notice bibliographique

RevueJournal of Cellular Physiology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesKashan University of Medical Sciences
Mots-clésCervical cancerMedicineCancerCervixMalignancyOncologymicroRNAInternal medicineGynecologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cervical cancer is as a kind of cancer beginning from the cervix. Given that cervical cancer could be observed in women who infected with papillomavirus, regular oral contraceptives, and multiple pregnancies. Early detection of cervical cancer is one of the most important aspects of the therapy of this malignancy. Despite several efforts, finding and developing new biomarkers for cervical cancer diagnosis are required. Among various prognostic, diagnostic, and therapeutic biomarkers, miRNA have been emerged as powerful biomarkers for detection, treatment, and monitoring of response to therapy in cervical cancer. Here, we summarized various miRNAs as an employable platform for prognostic, diagnostic, and therapeutic biomarkers in the treatment of cervical 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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations192
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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