Recent advances in PTEN signalling axes in cancer
Notice bibliographique
Résumé
In over two decades since the discovery of phosphatase and tensin homologue deleted on chromosome 10 (PTEN), nearly 18,000 publications have attempted to elucidate its functions and roles in normal physiology and disease.The frequent disruption of PTEN in cancer cells was a strong indication that it had critical roles in tumour suppression.Germline PTEN mutations have been identified in patients with heterogeneous tumour syndromic diseases, known as PTEN hamartoma tumour syndrome (PHTS), and in some individuals with autism spectrum disorders (ASD).Today we know that by limiting oncogenic signalling through the phosphoinositide 3-kinase (PI3K) pathway, PTEN governs a number of processes including survival, proliferation, energy metabolism, and cellular architecture.Some of the most exciting recent advances in the understanding of PTEN biology and signalling have revisited its unappreciated roles as a protein phosphatase, identified non-enzymatic scaffold functions, and unravelled its nuclear function.These discoveries are certain to provide a new perspective on its full tumour suppressor potential, and knowledge from this work will lead to new anti-cancer strategies that exploit PTEN biology.In this review, we will highlight some outstanding questions and some of the very latest advances in the understanding of the tumour suppressor PTEN.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».