MicroRNAs in Pancreatic Cancer: biomarkers, prognostic, and therapeutic modulators
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A severe lack of early diagnosis coupled with resistance to most available therapeutic options renders pancreatic cancer as a major clinical concern. The limited efficacy of current treatments necessitates the development of novel therapeutic strategies that are based on an understanding of the molecular mechanisms involved in pancreatic cancer progression. MicroRNAs (miRNAs) are non-coding small RNAs that regulate the expression of multiple proteins in the post-translation process and thus have promise as biomarkers, prognostic agents, and as advanced pancreatic therapies. Profiling of deregulated miRNAs in pancreatic cancer can correlate to diagnosis, indicate optimal treatment and predict response to therapy. Furthermore, understanding the main effector genes in pancreatic cancer along with downstream pathways can identify possible miRNAs as therapeutic candidates. Additionally, obstacles to the translation of miRNAs into the clinic are also considered. Distinct miRNA expression profiles can correlate to stages of malignant pancreatic disease, and hold potential as biomarkers, prognostic markers and clinical targets. However, a limited understanding and validation of the specific role of such miRNAs stunts clinical application. Target prediction using algorithms provides a wide range of possible targets, but these miRNAs still require validation through pre-clinical studies to determine the knock-on genetic effects.
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.
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 découle