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Enregistrement W3048907276 · doi:10.3390/ijms21165760

The Importance of Breast Adipose Tissue in Breast Cancer

2020· review· en· W3048907276 sur OpenAlexaff
Charu Kothari, Caroline Diorio, Francine Durocher

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Risks and Factors
Établissements canadiensUniversité LavalOccupational Cancer Research Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdipose tissueBreast cancerInvolution (esoterism)Tumor microenvironmentMedicineBiologyInternal medicineCancerEndocrinologyCancer researchNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adipose tissue is a complex endocrine organ, with a role in obesity and cancer. Adipose tissue is generally linked to excessive body fat, and it is well known that the female breast is rich in adipose tissue. Hence, one can wonder: what is the role of adipose tissue in the breast and why is it required? Adipose tissue as an organ consists of adipocytes, an extracellular matrix (ECM) and immune cells, with a significant role in the dynamics of breast changes throughout the life span of a female breast from puberty, pregnancy, lactation and involution. In this review, we will discuss the importance of breast adipose tissue in breast development and its involvement in breast changes happening during pregnancy, lactation and involution. We will focus on understanding the biology of breast adipose tissue, with an overview on its involvement in the various steps of breast cancer development and progression. The interaction between the breast adipose tissue surrounding cancer cells and vice-versa modifies the tumor microenvironment in favor of cancer. Understanding this mutual interaction and the role of breast adipose tissue in the tumor microenvironment could potentially raise the possibility of overcoming breast adipose tissue mediated resistance to therapies and finding novel candidates to target breast 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,359 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations175
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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