Circular RNAs in cancer: new insights into functions and implications in ovarian cancer
Notice bibliographique
Résumé
Circular RNAs (circRNAs) are a class of long non-coding RNAs (lncRNAs) which have a circular and closed loop structure. They are ubiquitous, stable, conserved and diverse RNA molecules with a range of activities such as translation and splicing regulation, which are able to interacting with RNA-binding proteins and specially miRNA sponge. The expression patterns of the circRNAs exhibited tissue specificity and also, step and stage specificity. Accumulating evidences approved the critical role of circular RNAs in many cancers such as ovarian cancer. Given that these molecules exert their effects through multiple cellular and molecular mechanisms (i.e., angiogenesis, apoptosis, growth, and metastasis) which are involved in cancer pathogenesis, circular RNAs, in particular, act by controlling cell proliferation in ovarian cancer, so that, it has been shown that the deregulation of these molecules is associated with initiation and progression of ovarian cancer. Therefore, they are attractive molecules which have introduced them as cancer biomarkers. Moreover, they could be used as new therapeutic candidates for developing novel treatment strategies. Here, for first time, we have provided a comprehensive review on the recent knowledge of circular RNAs and their pathological roles in the ovarian cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».