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Enregistrement W2998043051 · doi:10.1002/adfm.201907572

Detecting the Origin of Cancer‐Mobile Quantum Probe for Single Cancer Stem Cell Detection

2019· article· en· W2998043051 sur OpenAlexafffund
Swarna Ganesh, Krishnan Venkatakrishnan, Bo Tan

Notice bibliographique

RevueAdvanced Functional Materials · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanopore and Nanochannel Transport Studies
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversitySt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCancer stem cellCancerCancer cellCancer researchPopulationProcess (computing)Computational biologyComputer scienceNanotechnologyBiologyMaterials scienceMedicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cancer stem cells (CSC) are believed to be the driving force of cancer metastases and are a rare population of self‐renewing cells that contribute majorly to the poor outcomes of cancer therapy. The detection of CSC is of utmost importance to shed light on the indestructible nature of certain solid tumors and their metastatic ability. However, tumors tend to harbor CSCs in a specialized niche, making the detection process difficult. Currently, there is no method available to detect CSCs. The significance of this work is twofold. First, to the best of the knowledge, it is the first time that the detection of CSC is demonstrated. This approach simultaneously detects both the phenotypic and the metabolic state of the cell, thus enabling universal detection of CSC with high accuracy. Second, to the best of the knowledge, for the first time, light is shed on cell chemistry of CSC in their dedicated niche to facilitate a better understanding of the key players involved in the metabolic rewiring of CSC. This work will enable a better understanding of the fundamentals of CSCs, which are critical for the early diagnosis of cancer and the development of therapies for the cure of 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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,513

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,215 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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