Autophagy and Tumor Database: ATdb, a novel database connecting autophagy and tumor
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
Autophagy is an essential cellular process that is closely implicated in diverse pathophysiological processes and a variety of human diseases, especially tumors. Autophagy is regarded as not only an anti-cancer process in tumorigenesis but also a pro-tumor process in progression and metastasis according to current research. It means the role of autophagy in tumor is considered to be complex, controversial and context dependent. Hence, a comprehensive database is of great significance to obtain an in-depth understanding of such complex correlations between autophagy and tumor. To achieve this objective, here we developed the Autophagy and Tumor Database (named as ATdb, http://www.bigzju.com/ATdb/#/) to compile the published information concerning autophagy and tumor research. ATdb connected 25 types of tumors with 137 genes required for autophagy-related pathways, containing 219 population filters, 2650 hazard ratio trend plots, 658 interacting microRNAs, 266 interacting long non-coding RNAs, 155 post-translational modifications, 298 DNA methylation records, 331 animal models and 70 clinical trials. ATdb could enable users to search, browse, download and carry out efficient online analysis. For instance, users can make prediction of autophagy gene regulators in a context-dependent manner and in a precise subpopulation and tumor subtypes. Also, it is feasible in ATdb to cluster tumors into distinguished groups based on the gene-related long non-coding RNAs to gain novel insights into their potential functional implications. Thus, ATdb offers a powerful online database for the autophagy community to explore the complex world of autophagy and tumor. Database URL: http://www.bigzju.com/ATdb/#/.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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