Noncoding RNAs in Glioblastoma: Emerging Biological Concepts and Potential Therapeutic Implications
Notice bibliographique
Résumé
Noncoding RNAs (ncRNAs) have emerged as a novel class of genomic regulators, ushering in a new era in molecular biology. With the advent of advanced genetic sequencing technology, several different classes of ncRNAs have been uncovered, including microRNAs (miRNAs), long noncoding RNAs (lncRNAs), circular RNAs (circRNAs), and piwi-interacting RNAs (piRNAs), which have been linked to many important developmental and disease processes and are being pursued as clinical and therapeutic targets. Molecular phenotyping studies of glioblastoma (GBM), the most common and lethal cancer of the adult brain, revealed that several ncRNAs are frequently dysregulated in its pathogenesis. Additionally, ncRNAs regulate many important aspects of glioma biology including tumour cell proliferation, migration, invasion, apoptosis, angiogenesis, and self-renewal. Here, we present an overview of the biogenesis of the different classes of ncRNAs, discuss their biological roles, as well as their relevance to gliomagenesis. We conclude by discussing potential approaches to therapeutically target the ncRNAs in clinic.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».