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Enregistrement W2999646328 · doi:10.1126/scitranslmed.aax9340

Stromal cell protein kinase C-β inhibition enhances chemosensitivity in B cell malignancies and overcomes drug resistance

2020· article· en· W2999646328 sur OpenAlexaff
Eugene Park, Jingyu Chen, A. P. Moore, Maurizio Mangolini, Antonella Santoro, Joseph R. Boyd, Hilde Schjerven, Veronika Ecker, Maike Buchner, James C. Williamson, Paul J. Lehner, Luca Gasparoli, Owen Williams, Johannes Bloehdorn, Stephan Stilgenbauer, Michael Leitges, Alexander Egle, Marc Schmidt‐Supprian, Seth Frietze, Ingo Ringshausen

Notice bibliographique

RevueScience Translational Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Lymphocytic Leukemia Research
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilAustrian Science FundDeutsche ForschungsgemeinschaftCHILDREN with CANCER UKNational Cancer InstituteCancer Research UKParacelsus Medizinische PrivatuniversitätWellcome Trust
Mots-clésStromal cellCancer researchDrug resistanceProtein kinase ACellChemosensitivity assayDrugKinaseChemistryMedicineBiologyPharmacologyCell biologyTumor cellsBiochemistryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

) in tumor cells. Central to the stroma-mediated drug resistance is the PKC-β-dependent activation of transcription factor EB, regulating lysosome biogenesis and plasma membrane integrity. Stroma-directed therapies, enabled by direct inhibition of PKC-β, enhance the effectiveness of many antileukemic therapies.

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)0,001
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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,563

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations36
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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