Modeling Neoplastic Growth in Renal Cell Carcinoma and Polycystic Kidney Disease
Notice bibliographique
Résumé
Renal cell carcinoma (RCC) and autosomal dominant polycystic kidney disease (ADPKD) share several characteristics, including neoplastic cell growth, kidney cysts, and limited therapeutics. As well, both exhibit impaired vasculature and compensatory VEGF activation of angiogenesis. The PI3K/AKT/mTOR and Ras/Raf/ERK pathways play important roles in regulating cystic and tumor cell proliferation and growth. Both RCC and ADPKD result in hypoxia, where HIF-α signaling is activated in response to oxygen deprivation. Primary cilia and altered cell metabolism may play a role in disease progression. Non-coding RNAs may regulate RCC carcinogenesis and ADPKD through their varied effects. Drosophila exhibits remarkable conservation of the pathways involved in RCC and ADPKD. Here, we review the progress towards understanding disease mechanisms, partially overlapping cellular and molecular dysfunctions in RCC and ADPKD and reflect on the potential for the agile Drosophila genetic model to accelerate discovery science, address unresolved mechanistic aspects of these diseases, and perform rapid pharmacological screens.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».