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Enregistrement W2981925970 · doi:10.1093/glycob/cwz090

Context-dependent bioactivity of versican fragments

2019· review· en· W2981925970 sur OpenAlexaff
Katherine Payne Timms, Sean B Maurice

Notice bibliographique

RevueGlycobiology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProteoglycans and glycosaminoglycans research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVersicanProteolysisCell biologyExtracellular matrixPhenotypeContext (archaeology)Mesenchymal stem cellCleavage (geology)ChemistryTumor microenvironmentInflammationCellCarcinogenesisBiologyProteoglycanCancer researchImmunologyBiochemistryTumor cellsEnzymeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Versican (VCAN) proteolysis and the accumulation of VCAN fragments occur in many developmental and disease processes, affecting extracellular matrix (ECM) structure and cell phenotype. Little is known about the significance of proteolysis and the roles of fragments, or how this ECM remodeling affects the microenvironment and phenotype of diseased cells. G1-DPEAAE fragments promote aspects of epithelial-mesenchymal transitioning in developing and diseased cells, resulting in cell migration. Enhanced proliferation and invasion of tumor and endothelial cells is directly associated with G1 domain deposition and G1-DPEAAE localization respectively. These tumorigenic and angiogenic roles could explain the disease exacerbating effect often associated with G1-containing fragments, however, the pathogenicity of G1 fragments depends entirely upon the context. Overall, VCAN fragments promote tumorigenesis and inflammation; however, the specific cleavage site, the extent of cleavage activity and the microenvironment in which cleavage occurs collectively determine how this pleiotropic molecule and its fragments influence cells.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations25
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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