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Enregistrement W3161157894 · doi:10.3390/biology10050417

MiR-21 in the Cancers of the Digestive System and Its Potential Role as a Diagnostic, Predictive, and Therapeutic Biomarker

2021· review· en· W3161157894 sur OpenAlexaff
Há Thi Nguyen, Salah Eddine Oussama Kacimi, Truc Ly Nguyen, Kamrul Hassan Suman, Roselyn Lemus-Martin, Humaira Saleem, Duy Ngoc

Notice bibliographique

RevueBiology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmicroRNABiologyBiomarkerDiagnostic biomarkerCancerComputational biologyBioinformaticsGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MicroRNAs (miRNAs) are small non-coding RNAs. They can regulate the expression of their target genes, and thus, their dysregulation significantly contributes to the development of cancer. Growing evidence suggests that miRNAs could be used as cancer biomarkers. As an oncogenic miRNA, the roles of miR-21 as a diagnostic and prognostic biomarker, and its therapeutic applications have been extensively studied. In this review, the roles of miR-21 are first demonstrated via its different molecular networks. Then, a comprehensive review on the potential targets and the current applications as a diagnostic and prognostic cancer biomarker and the therapeutic roles of miR-21 in six different cancers in the digestive system is provided. Lastly, a brief discussion on the challenges for the use of miR-21 as a therapeutic tool for these cancers is added.

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 seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations56
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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