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Enregistrement W2995187768 · doi:10.1002/iub.2211

MicroRNAs and exosomes: Small molecules with big actions in multiple myeloma pathogenesis

2019· review· en· W2995187768 sur OpenAlexaff
Mohammad Hossein Pourhanifeh, Maryam Mahjoubin‐Tehran, Alimohammad Shafiee, Sarah Hajighadimi, Sanaz Moradizarmehri, Hamed Mirzaei, Zatollah Asemi

Notice bibliographique

RevueIUBMB Life · 2019
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrovesiclesmicroRNAStromal cellMultiple myelomaTumor microenvironmentBiologyCancer researchPathogenesisGene silencingCancer cellBone marrowCell biologyCancerFunction (biology)GeneImmunologyTumor cellsGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple myeloma (MM), an incurable hematologic malignancy of plasma cells increasing in the bone marrow (BM), has a complex microenvironment made to support proliferation, survival, and drug resistance of tumor cells. MicroRNAs (miRNAs), short non-coding RNAs regulating genes expression at posttranscriptional level, have been indicated to be functionally deregulated or abnormally expressed in MM cells. Moreover, by means of miRNAs, tumor microenvironment also modulates the function of MM cells. Consistently, it has been demonstrated that miRNA levels regulation impairs their interaction with the microenvironment of BM as well as create considerable antitumor feature even capable of overcoming the protective BM milieu. Communication between cancer stromal cells and cancer cells is a key factor in tumor progression. Finding out this interaction is important to develop effective approaches that reverse bone diseases. Exosomes, nano-vehicles having crucial roles in cell-to-cell communication, through targeting their cargos (i.e., miRNAs, mRNAs, DNAs, and proteins), are implicated in MM pathogenesis.

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)
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 enseignants0,994
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations61
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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