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Enregistrement W2986701499 · doi:10.1111/fcp.12521

Cancer stem cells as therapeutic targets of pancreatic cancer

2019· review· en· W2986701499 sur OpenAlexaff
Ebrahim Razi, Mehran Radak, Maryam Mahjoubin‐Tehran, Samaneh Talebi, Alimohammad Shafiee, Sarah Hajighadimi, Sanaz Moradizarmehri, Hossein Sharifi, Nousin Mousavi, Mostafa Sarvizadeh, Majid Nejati, Mohsen Taghizadeh, Faezeh Ghasemi

Notice bibliographique

RevueFundamental and Clinical Pharmacology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Cells and Metastasis
Établissements canadiensToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancer stem cellPancreatic cancerContext (archaeology)Stem cellCancer researchMetastasisCancerCancer cellPopulationBiologyTumor initiationImmunologyMedicineCell biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The discovery of stem cells and their potential abilities in self-renewal and differentiation has opened a new horizon in medicine. Scientists have found a small population of stem cells in some types of cancers with the same functions as normal stem cells. There are two models for tumor progression: clonal (stochastic) and cancer stem cell (CSCs) models. According to the first model, all transformed cells in the tumor have carcinogenic potential and are able to proliferate and produce the same cells. The latter model, which has received more attention recently, considers the role of CSCs in drug resistance and tumor metastasis. Following the model, researchers have found that targeting CSCs may be a promising way in cancer therapy. This review describes CSC characteristics in general, while also focusing on CSC properties in the context of pancreatic 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,165
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,334 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations23
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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