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Enregistrement W2942612830 · doi:10.5772/intechopen.84270

Small Noncoding RNA Expression in Cancer

2019· book-chapter· en· W2942612830 sur OpenAlexafffund
Florian Guisier, Mateus Camargo Barros‐Filho, Leigha D. Rock, Flávia Bessi Constantino, Brenda C. Minatel, Adam P. Sage, Erin A. Marshall, Victor D. Martínez, Wan L. Lam

Notice bibliographique

RevueIntechOpen eBooks · 2019
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer-related molecular mechanisms research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaOccupational Cancer Research Centre
Organismes subventionnairesBC Cancer FoundationCanadian Institutes of Health ResearchFonds de Recherche en Santé RespiratoireFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloFondation du Souffle
Mots-clésLong non-coding RNANon-coding RNABiologyComputational biologyExpression (computer science)RNAGeneticsGeneComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite an inability to encode proteins, small noncoding RNAs (sncRNAs) have critical functions in the regulation of gene expression. They have demonstrated roles in cancer development and progression and are frequently dysregulated. Here we review the biogenesis and mechanism of action, expression patterns, and detection methods of two types of sncRNAs frequently described in cancer: miRNAs and piRNAs. Both miRNAs and piRNAs have been observed to play both oncogenic and tumor-suppressive roles, with miRNAs acting to directly regulate the mRNA of key cancer-associated genes, while piRNAs play crucial roles in maintaining the integrity of the epigenetic landscape. Elucidating these important functions of sncRNAs in normal and cancer biology relies on numerous in silico workflows and tools to profile sncRNA expression. Thus, we also discuss the key detection methods for cancer-relevant sncRNAs, including the discovery of genes that have yet to be described.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,008

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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