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Enregistrement W3197807725 · doi:10.3390/cancers13174484

MYC Rules: Leading Glutamine Metabolism toward a Distinct Cancer Cell Phenotype

2021· review· en· W3197807725 sur OpenAlex
Vincent Tambay, Valérie‐Ann Raymond, Marc Bilodeau

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueCancers · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesUniversité de Montréal
Mots-clésGlutaminolysisGlutamineBiologyReprogrammingPhenotypeMetabolic pathwayCancer cellTranscription factorMetabolic networkCancerCancer researchComputational biologyCell biologyCellGeneGeneticsAmino acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metabolic reprogramming and deregulated cellular energetics are hallmarks of cancer. The aberrant metabolism of cancer cells is thought to be the product of differential oncogene activation and tumor suppressor gene inactivation. MYC is one of the most important oncogenic drivers, its activation being reported in a variety of cancer types and sub-types, among which are the most prevalent and aggressive of all malignancies. This review aims to offer a comprehensive overview and highlight the importance of the c-Myc transcription factor on the regulation of metabolic pathways, in particular that of glutamine and glutaminolysis. Glutamine can be extensively metabolized into a variety of substrates and be integrated in a complex metabolic network inside the cell, from energy metabolism to nucleotide and non-essential amino acid synthesis. Together, understanding metabolic reprogramming and its underlying genetic makeup, such as MYC activation, allows for a better understanding of the cancer cell phenotype and thus of the potential vulnerabilities of cancers from a metabolic standpoint.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,282 · 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