Neuropathological and genomic characterization of glioblastoma‐induced rat model: How similar is it to humans for targeted therapy?
Notice bibliographique
Résumé
Glioblastoma multiforme (GBM) is a unique aggressive tumor and mostly develops in the brain, while rarely spreading out of the central nervous system. It is associated with a high mortality rate; despite tremendous efforts having been made for effective therapy, tumor recurrence occurs with high prevalence. To elucidate the mechanisms that lead to new drug discovery, animal models of tumor progression is one of the oldest and most beneficial approaches to not only investigating the aggressive nature of the tumor, but also improving preclinical research. It is also a useful tool for predicting novel therapies' effectiveness as well as side effects. However, there are concerns that must be considered, such as the heterogeneity of tumor, biological properties, pharma dynamic, and anatomic shapes of the models, which have to be similar to humans as much as possible. Although several methods and various species have been used for this approach, the real recapitulation of the human tumor has been left under discussion. The GBM model, which has been verified in this study, has been established by using the Rat C6 cell line. By exploiting bioinformatic tools, the similarities between aberrant gene expression and pathways have been predicted. In this regard, 610 common genes and a number of pathways have been detected. Moreover, while magnetic resonance imaging analysis enables us to compare tumor features between these two specious, pathological findings provides most of the human GBM characteristics. Therefore, the present study provides genomics, pathologic, and imaging evidence for showing the similarities between human and rat GBM models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».