MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3118178227 · doi:10.12703/r/9-31

Recent advances in PTEN signalling axes in cancer

2020· review· en· W3118178227 sur OpenAlexafffund
Jonathan Tak-Sum Chow, Leonardo Salmena

Notice bibliographique

RevueFaculty Reviews · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePI3K/AKT/mTOR signaling in cancer
Établissements canadiensUniversity Health NetworkPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesLeukemia and Lymphoma Society of CanadaLeukemia and Lymphoma Society
Mots-clésPTENTensinBiologyCancer researchPI3K/AKT/mTOR pathwayCowden syndromeSuppressorPhosphataseCancerScaffold proteinCell biologyGeneticsSignal transductionPhosphorylation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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.

Tête enseignante Opus0,117
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations30
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFaculty ReviewsMême sujetPI3K/AKT/mTOR signaling in cancerTravaux en français237 207